高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
酿酒酵母工业发酵菌株的筛选、改良与产业化开发
一、成果简介 酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)是重要的工业微生物,其自身的特性决定着发酵的进程和产品的质量。 具有各种特定优良性能的酵母菌株,不但能够提高发酵产品的市场竞争力和商业价值,还能缩短发酵周期和降低生产成本,进而提高企业的竞争优势和获利能力。本课题组多年来一直从事酿酒酵母工业发酵菌株的选育和 改良研究。筛选、鉴定和保存了300多株本土优
中国农业大学 2021-04-14
工业用高性能、多功能聚合物微球的开发
1、项目简介 (1)地板蜡制品用聚合物微球:利用不同的大分子单体进行乳液聚合制备 具有功能性的高分子微球乳液,用于工业地板蜡水。技术性能指标:蜡膜光泽度高,耐磨擦性能优良,抗静电、硬度高、对基材附着性能优良; (2)水泥添加剂用聚合物微球:通过分子设计合成的亲水核/亲或疏水壳高分子微球乳液应用于水泥砂浆中。技术性能指标:提高水泥砂浆粘接性、耐水性、耐久性、柔韧性,与保温材料聚苯板的粘结强度大于 0.8MPa,与面砖粘结强度大于 1MPa; (3)三次采油用聚合物微球:制备尺寸可控、带有亲水性基团的聚合物微球用作油田三次开采用堵水剂,对油田高渗透层进行选择性堵水驱油。技术性能指标:可制备出不同规格的产品,有针对性地在不同孔径的多孔介质内滞留、胀大、控制水的流度,改善或降低流度比,扩大波及面积,降低驱油过程水相渗透率。
江南大学 2021-04-13
MV-BDP300工业视觉自动化系统开发平台
产品详细介绍产品简介MV-BDP300是基于"工业4.0智能工厂"理念而设计的一套综合性平台,是进入"工业4.0"时代的必备工具。平台除了具备完整的机器视觉及工业自动化功能外,特别应用了"物料智能传递、模式识别、质量检测、数据通讯、柔性系统搭建"方面的技术。而作为一套"开发"平台,用户可以采用多台设备实现"多机互联",也可以和机械臂联动设计智能制造系统,MV-BDP300为此预设计了大量的标准通讯接口和定位传感器。功能特性● 工程实验室建设——特别适用需要经常性测试各种不同工业项目的用户,可以形象立体的向您的客户展示机器视觉检测方案。    配套工业级图像采集系统    预设多检测工位    通用型载具托盘设计    支持二次开发的视觉检测软件    开放式的运动控制系统设计● 教学科研及成果展示——MV-BDP300适用于所有需要视觉自动化技术的教学科研应用,基于"工业4.0智能工厂"理念设计的系统平台,可以更好的展示您的技术成果。    PLC、HMI、MCGS嵌入式组态软件组合控制应用    PC与PLC串行通信    PLC与HMI的RS422通讯    双轨道环形流水线控制● 工业现场设备——MV-BDP300不仅是一套开发平台,更是一套完整的工业检测设备。系统平台设计了上料定位传感器、视觉检测工位、下料定位传感器、检测结果通讯接口等功能模块,可以把设备直接放到生产现场代替人的工作。    字符识别和判断——生产日期、字符logo、汉字等标准字符(图形)的识别检测,支持用户自定义字符库训练    尺寸测量和判断——明—暗、暗—明边界自动识别判断,获取对应边缘的尺寸信息    颜色识别和判断——获取指定区域的色度信息,根据检测精度,区分出颜色有问题的产品    缺陷检测和判断——设置模板,分析需要检测的兴趣点,判断检测区域是否有缺陷    匹配定位——获取检测对象上面的典型特征点的坐标及偏角,智能匹配检测区域,解决每次检测时产品位置摆放不一致的问题
陕西维视数字图像技术有限公司 2021-08-23
国产工业软件信息化教学实验室整体解决方案
面向机械、建筑专业院校,以识图与制图教学为抓手,以工业软件国产化为指导,加速推广新一代信息技术和数字化资源的应用,实现理实一体化教学与实训,结合实验室建设开展相关产学研创项目,丰富内涵建设。
广州中望龙腾软件股份有限公司 2023-04-25
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
纤维乙醇中试及工业化生产技术合作开发
纤维乙醇中试技术以灌木茎杆、农作物秸秆和工业纤维废料为原料生物降解转化制备纤维乙醇,技术特点包括:(1)采用复合高效预处理技术进行纤维原料的预处理,大幅度提高了生物降解转化的效率;(2)进行同步糖化发酵与乙醇渗透汽化原位分离技术耦合,最大程度降低了转化产品对酶和酵母的抑制作用,提高了乙醇产率;(3)开发出生物质全利用技术路线,提高生物资源利用率;(4)开发出针对高效预处理后纤维原料等特定底物的低成本高活性纤维素酶;(5)纤维乙醇产率达到其理论产量的72~85%。 本项目技术成果来源于国家948引进技术项目、国家自然科学基金项目、国家林业局重点项目和教育部新世纪优秀人才项目等,目前已形成系列技术成果,申请发明专利11项,授权发明专利3项,出版专著1部,“玉米芯资源转化生物质化学品与能源技术”荣获2012年全国商业科技进步一等奖。
北京林业大学 2021-02-01
纤维乙醇中试及工业化生产技术合作开发
项目成果/简介:纤维乙醇中试技术以灌木茎杆、农作物秸秆和工业纤维废料为原料生物降解转化制备纤维乙醇,技术特点包括:(1)采用复合高效预处理技术进行纤维原料的预处理,大幅度提高了生物降解转化的效率;(2)进行同步糖化发酵与乙醇渗透汽化原位分离技术耦合,最大程度降低了转化产品对酶和酵母的抑制作用,提高了乙醇产率;(3)开发出生物质全利用技术路线,提高生物资源利用率;(4)开发出针对高效预处理后纤维原料等特定底物的低成本高活性纤维素酶;(5)纤维乙醇产率达到其理论产量的72~85%。 本项目技术成果来源于国家948引进技术项目、国家自然科学基金项目、国家林业局重点项目和教育部新世纪优秀人才项目等,目前已形成系列技术成果,申请发明专利11项,授权发明专利3项,出版专著1部,“玉米芯资源转化生物质化学品与能源技术”荣获2012年全国商业科技进步一等奖。
北京林业大学 2021-04-11
铁电高分子材料:聚偏氟乙烯(PVDF)工业开发
我国氟矿石资源丰富,但含氟高分子生产位于国际产业链低端;国家制造强国建设战略咨询委员会编制的《中国制造2025》重点领域技术路线图中提到“重点发展聚偏氟乙烯”等新材料。我校开发了聚偏氟乙烯、偏氟乙烯-三氟乙烯共聚物等的合成技术,包括聚合法和还原法,研究得到了国家(自然科学基金会杰青B 类和面上项目)支持。我校与
南京大学 2021-04-14
基于工业机器人应用的非标自动化系统开发
以工业机器人应用为核心目标,包括机器人的平面及立体视觉系统开发,进行非标夹具及周边非标系统的设计及选型,应用软件系统的开发及调试,完成机器人非标自动化系统的开发及调试,实现用户的需求,实现用机器人换人的目标,达到交钥匙工程的使用要求。
南京工业大学 2021-01-12
高性能复杂铸件轻合金材料与控形控性工业软件
(1)研发了系列新型高强高韧铸造轻合金材料,支撑了复杂铸件性能提升。 1)研发出一种新型高强韧铝硅合金。开发出一种新型高强韧铝硅合金及其制备方法;提出一种混合稀土和Sr元素的复合变质方法,缩小枝晶间距并细化共晶硅;研究出合适的热处理制度;阐明了变质剂组成与含量对变质效果的影响规律,基于此显著提高了铝硅合金的综合力学性能。有效解决了现有铝合金铸件易发生的裂纹、伸长率低、屈服强度不达标等缺陷和问题。 2)研发出一种低成本高强耐热稀土镁合金。开发出一种添加低成本混合稀土的新型多元稀土镁合金材料;揭示了混合稀土对镁合金相变规律的影响机制;研究出准晶增强稀土镁合金的高温固溶T6热处理工艺;开发出兼具优良的室温与高温力学性能的低成本稀土镁合金;解决了现有镁合金铸件易产生冷隔、强度低、韧性差等问题。 3)研发出一种新型高强韧钛合金。开发出一种α+β型双相高强高韧钛合金,揭示了合金在凝固-热等静压-热处理过程中微观组织的演变规律;研究出调控相组成及相形态的双级固溶时效热处理制度,形成了以等轴和篮网为主要特征的基体组织,使合金的强度和韧性同步提升。解决了现有铸造钛合金强度和韧性偏低、铸造成形性差等问题。 (2)研发了铸造全流程模拟仿真系统,提出了高效的单件化铸造数值模拟方法,实现了高性能复杂铸件的数字化工艺设计。 1)提出了一种铸造原辅材料热物性参数高精度求解方法。提出了基于实验测温与数值模拟反求的热物性参数求解方法,实现了面向数值模拟的热物性参数高精度求解;建立了反热传导法求解铸件/铸型界面换热系数的数学模型,降低了界面关键参数求解误差;研发了高精高效的热物性参数反求平台-华铸PIS,创建了铸造原辅材料高精度热物性参数数据库。 2)研发了铸造合金熔炼-复杂铸件充型凝固-热处理的铸造多物理场全流程高效模拟平台。建立了电磁、速度、压强、浓度、温度的多物理场耦合数学模型,自主研发了从铸造合金熔炼到复杂铸件充型凝固到热处理的铸造全流程模拟仿真平台,为铸造工艺优化提供了工具;提出一种数据内存动态自适应划分技术,解决了SOLA流动场求解数据耦合干扰难题,实现了大规模铸造流动场模拟问题的并行高效求解。 3)提出缩孔缩松缺陷定量预测与单件化模拟工艺优化方法。提出双高分配原则缩孔缩松预测模型,解决了复杂铸件缩孔缩松高精度预测难题;提出了针对高性能复杂铸件不同批次的单个铸件模拟方法,建立关键工艺参数波动对典型缺陷的多元回归关系模型,实现了基于单件化模拟仿真的高性能复杂铸件缺陷控制与工艺优化。 (3)建立了铸件生产全生命周期的单件化柔性化质量管理模型,实现了高性能复杂铸件质量问题的单件化、全过程、全要素溯源。 1)创建了基于PLM理论和TQM理论的铸件单件化管理模型。基于产品全生命周期PLM理念以及多智能体技术,构建了铸造串并联多工位单件化的缺陷溯源模型;建立铸件单件及作业过程信息模型和组批、混批、拆批模式下单件自动生成、感知、标记、进度跟踪的控制机制,实现高性能复杂铸件单件化缺陷溯源。 2)创建了支持业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型。创建了支持铸造数字化管理系统业务即时重构的参数配置式多维度铸造柔性化管理模型,解决了刚性管理系统可重用性低、应变能力弱和实施周期长的难题,支撑不同领域不同类型铸造企业随环境变化、自身发展等柔性进行的组织变革、流程变更和管理改善,实现了企业按需柔性化管理。 3)创建了基于TLBO\GA\BSA元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型。创建基于改进性教与学算法(TLBO)、遗传算法(GA)、回溯搜索算法(BSA)等元启发式算法优化理论的铸造智能化管理模型和技术,解决了铸件异步热工序组炉复杂条件下工序生产调度IPPS组合优化难题,实现了系统智能决策管理以及多品种大容量铸件高效生产。
华中科技大学 2023-05-24
首页 上一页 1 2 3 4 5 6
  • ...
  • 170 171 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1