江西鑫源仪测科技有限公司，成立于2005-03-14，注册资本为507万人民币，法定代表人为卫华龙，经营状态为存续，工商注册号为360100210105494，注册地址为江西省南昌市东湖区南京西路242号二楼3-4号写字楼，经营范围包括实验室设备、仪器仪表的开发、销售及维修；办公自动化设备、五金工具、家电产品的销售；信息技术工程；自营和代理各类商品和技术的进出口贸易（以上项目依法需经批准的项目，需经相关部门批准后方可开展经营活动）。

简单介绍： ZL-024双足平衡测痛仪是两后足支撑力的差别，是目前筛选镇痛炎症较好的一种方法，动物在无约束的情况下炎症疼痛足与正常足之间会出现支撑体重的力量差别，差别越大说明炎症足越疼痛，使用有镇痛作用的药可以减少其差别，双足平衡测痛仪以此可来鉴定炎症、镇痛药的药效。 详情介绍： 主要技术指标： 1、自动测定自然状态下动物后双足重量分布状况；2、采用左右后足力量测定传感器，测定可以达到0.01g；3、实验时仪器自动计算测定时间内的左、右后足上限大力量，下限小力量和平均力量；4、软件可动态即时地反映动物左、右后足重量分布状况；5、软件可生成实验报告进行数据打印；6、计重准确，可进行多次重复性测定7、软件对左右足重量进行波形分析8、平均测量周期：0-300秒；9、扫描频率：15次/秒；10、笼具外形尺寸：260X260X300mm11、内部空间条件范围：0~100mm可调节12、空间调节轨道：直线导轨13、角度调节范围：60~85度可调14、底座材质：铝合金15、束缚箱材质：10mm透明亚克力16、分辨率0.01g；17、精度：0.1g；18、单踏板测量范围：0~500g；

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品  “全球抗疫，人人有责” 推出背景：        非损伤微测技术(NMT) 源自1974年美国海洋生物学实验室（MBL，Marine Biological Laboratory）的神经科学家Lionel F. Jaffe提出原初概念，到1990年成功应用于测定细胞的Ca2+流速，已经解决了众多科学问题。2001年，中国学者许越先生与Dr.Jaffe以美国扬格公司 (YoungerUSA, LLC) 为依托，进一步完善系统功能和用户体验，初步形成了现代NMT的雏形。        非损伤微测技术（Non-invasive Micro-test Technology, NMT）是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化，揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位，以及北大/清华/中科院使用。        非损伤微测系统已经经历了多代的更新，从最初实验室自行搭建的设备，到现在商业化的设备与售后，非损伤微测系统还将继续升级，满足更多科研人员的需求。 应对挑战： 非损伤微测系统已经实现了数据自动化的检测，但随着技术需求的提高，对于进一步的自动化，减少人员操作问题是需要拓展的 检测标准的一致性是人工操作经常出现的问题，如检测位点的确定等等 解决方法： 智能非损伤微测系统提供了智能化图像识别技术，对于样品检测时自动化的定位，有着至关重要的作用 智能非损伤微测系统能够进行智能化的点位选取与检测，让标准更加的固定 智能非损伤微测系统配备高清触摸屏，使操作更加便捷，为今后便携式的设备打下基础 功能特点 1.基本功能： 1.1智能寻位检测，无需人工操作 1.2采用智能化图像识别技术 1.3活体、原位、非损伤检测 1.4检测指标：Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+ 1.5配备高清触摸显示屏，操作便捷   2.性能参数： 2.1工作电压：220V 2.2流速最高检测灵敏度：10-12mol·cm-2·s-1 2.3浓度最高检测灵敏度：10-6M 2.4最短检测周期：5s 2.5智能检测可选点位范围：5μm-1000μm 2.6智能检测可选点位数量：不限 2.7传感器最小运动距离：1μm   3. AIFluxes软件参数： 3.1智能识别流速传感器 3.2支持多点位智能检测 3.3智能捕捉样品图像 3.4可直接输出流速、浓度数据和折线图，无需额外换算

产品详细介绍    微机自动测硫仪功能特点：根据库仑滴定法的基本原理，采用微机自动控制，测试结果永久，可查阅、打印、使用方便。    在测试的同时可进行数据处理、数据查询、数据修改等其他工作，实现一机多用，功能优越。温度自动补偿，性能稳定。具有开机硅碳管自动保护和过流保护功能，使用可靠。   技术参数：测硫范围：（0~40）% 测定精度符合GB/T214——2007要求 测温精度：0.5级 控温精度：0.5级(1150℃) 测硫分辨率：0.01％ 试样分析时间：约5min／个 升温速度：（20～25）℃／min 恒温温度：1150℃±5 ℃±（可调） 工作电源：AC220±22V，50Hz±1Hz 功耗：≤2000W 

北京大学工学院科研团队通过多年的研究，开发了具有自主知识产权的粉煤灰等工业固废制备生态透水砖新技术。此技术旨在以粉煤灰等固废作为粘结剂粉料，以煤矸石、陶瓷渣等作为骨料进行级配，级配后的原料进行陈腐、压摸成型，丕体烧结，制备出结构、性能优良的新型生态透水砖。目前，该项目正在进行中试示范。

成果描述：1. 对含重金属的各类废物，如：垃圾焚烧灰、污染的淤泥、土壤等进行无害化处理。 特别是对于垃圾焚烧发电厂垃圾焚烧飞灰，利用高效的重金属处理药剂，结合先进工艺对其进行无害化处理，使其达重金属浸出毒性到国家相关标准。 2. 对工业废弃物，在充分研究其化学成分的基础上，进行资源化利用。 特别是对于垃圾焚烧灰渣、钒钛工业废渣、废玻璃等固体废弃物，使之转化为陶瓷瓷砖、多孔砖等建筑材料。 部分成果为校企产学研合作成果。市场前景分析：对含重金属的工业固体废弃物进行无害化处理，达到国家处置相关标准，具有巨大的环境效益。 对工业废弃物进行资源化利用，使之转化为建筑材料，产生附加价值，具有巨大的经济效益。与同类成果相比的优势分析：以专利技术为依托，为技术需求方进行针对性定制工业废弃物无害化处理方案或资源化方案。

针对当前工业缓冲包装制品存在的环境污染等问题，本成果对以秸秆纤维/ 玉米淀粉等生物质资源为主要原料、模压发泡成型并且生产过程零排放、产品 废弃无毒全降解的生物质全降解工业缓冲包装制品的成型关键技术及成套装备 系统进行研发，为生物质全降解缓冲包装制品的大规模产业化提供关键支撑技 术，主要应用于泡沫塑料、纸浆模塑等各类包装产品的替代。 研究了以淀粉、植物纤维等可再生资源为主料的生物质全降解材料的成分 配伍、降解机理和固液共容均相体形成机理，重点突破了淀粉塑化、植物纤维 处理等技术，开发了系列产品的材料配方；对生物质全降解缓冲包装制品成型 过程中的工艺技术进行了研究，优化了温度、压力等关键成型工艺参数；研究 开发了隐式汽线、快排汽、无余料新型模具技术，提高了生产效率。本项目技 术经鉴定，达到国际先进水平。

在各种类型的自动化生产线上，以工业机器人为核心集成适合于不同生产作业的机器人工作站或生产线是目前工业生产自动化的热门发展方向。北京科技大学已经在焊接、涂敷、搬运、装配及特殊作业等方面成功开发出多套工业机器人工作站。用于国内外多家企业，产生了良好的经济和社会效益。下面介绍几种典型的工作站： 用于汽车装配生产线的玻璃涂胶机器人工作站。其组成有机器人及其控制系统、单轴回转变位机、翻转机械手、胶液供给系统、保温室等。这种工作站保证了涂胶的均匀性、一致性、准确的涂敷位置以及优良的生产质量。机器人选用六自由度垂直关节机器人，最大动作半径约R1550mm，重复定位精度±0.08mm。通过在线示教，编制适合不同类型、不同尺寸的工件作业程序，由传感器判别工件型号，调用相应的作业程序，特别适用于多品种工件的混流生产。胶液采用性能优良的单组分湿气固化聚氨脂胶。供给系统由压胶泵、定量泵、胶枪、清枪器、保温室以及控制系统等构成。已在国内若干家汽车生产企业投入5套。 精密钣金焊接机器人工作站：开发出的焊接机器人工作站适用于碳钢、不锈钢和铝材的焊接。工作站由工业机器人、机器人移动滑台、工件位置变换机、夹具体、高品质电焊机、气动系统、电控系统及辅助装置等组成。机器人采用OTC公司的AX–V6L型六自由度垂直关节机器人。焊接电源采用OTC公司DP400型全数字控制脉冲MIG焊机。现已投入生产，提高了工厂的自动化生产水平和产品在国际市场的竞争力，改善了工人的劳动条件，使生产节拍更加稳定、迅速，焊接质量更加可靠，很值得在焊接加工业大力推广。 彩管搬运机器人工作站：大型彩管的特点是体积笨、重量大、温度高。在生产线上的搬运作业必须采用机器人工作站或专用的移载机。机器人工作站主要由机器人、末端执行器、同步装置、气动系统和电控系统等部分组成。开发出的适用于不同作业区的7个机器人搬运工作站投入使用后，运行稳定、可靠，取得了显著的经济和社会效益。这种技术同样适用于其它物品的搬运作业。 轿车挡风玻璃密封胶坝条粘贴机器人工作站：在轿车装配生产线上，使用机器人进行轿车前后挡风玻璃密封胶坝条的粘贴作业，是一项技术难度很大的工作。经过在试验机上的反复试验，现已经成功开发出密封胶坝粘贴末端执行器并用于实际生产。密封胶坝粘贴末端执行器机构简单、可靠，无需独立的驱动装置，适用于粘贴的特殊作业。经过轻量化设计，总重仅有5.8kg,实际生产中选用6自由度,可搬重量为6kg的工业机器人就可满足不同规格的轿车前后挡风玻璃密封胶坝的粘贴。 应用于各种产品的规模化生产，大幅度提高产品的质量和产量。

1. 痛点问题 工业视觉场景下普遍存在缺陷样本数量少、难采集，已有标注方案无法完全发挥样本数据效用等问题。在工业视觉应用场景中，产线整体生产良率均已达到相当水平，人工可识别的缺陷样本数量相对较少，且采集难度较大。制造生产环节对产线效率要求较高，模型训练难以实现精度与效率上的平衡。 2. 解决方案 本项目将最新的少样本学习、连续学习、模型压缩与优化技术，与工业场景中的缺陷检测需求深入结合，致力于工业视觉自主知识产权软硬件一体化装备研发。针对玻璃深加工与半导体晶圆宏观缺陷检测，本项目已完成工业视觉全流程视觉感知算法、人工智能算法研发平台、玻璃智能一体检测设备、晶圆宏观缺陷检测设备等智能设备的原理验证和装备试制，同时有多项智能设备在研。 本项目在玻璃与半导体缺陷检测中，基于图像自动标注方法完成少样本场景下的数据采集与标注，通过弱监督学习和连续学习方法完成有效模型构建，并针对长尾数据集设计模型训练和优化方法，实现高效工业视觉感知计算。针对工业视觉场景，本项目集成视觉感知算法能力，研发人工智能算法研发平台，该平台秉承低代码化、可视化等原则，打造包含数据采集与标注、算法训练与评估、模型压缩与优化、应用部署与管理的数据闭环。 合作需求 寻求浮法玻璃深加工、半导体加工与制造等行业企业合作。