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超声振动红外热像无损检测设备
超声振动红外热波(热像)无损检测设备以超声激振被检测对象,以红外热成像方式检测物体的内部缺陷,具有单次检测面积大、速度快、可单面检测、不必拆下总装后的部件、可在外场使用等优点。是一种适合于任何固体材料结构内部裂纹、分层或脱粘缺陷检测的可视化检测设备。主要检测对象有:材料内部微裂纹,复合材料的分层、脱粘和撞击损伤,热障涂层和陶瓷部件上的微裂纹,管道内壁的裂纹和腐蚀坑,C/C复合材料上的裂纹,等等。设备是自行研制的设备,具有自主知识产权。 技术指标:1. 最大激振功率:2600W;2. 图像分辨率:320*240;3. 检测时间:5s;4. 单次检测面积:300mm*200mm以上。
北京航空航天大学 2021-04-13
铁磁性结构部件缺陷、应力无损检测系统
北京工业大学 2021-04-14
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
可自动上料、自动检测、自动下料。可有效提高自动化程度和生产效率、节约劳动力成本、降低人为误判率,提高产品档次
扬州大学 2021-04-14
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台,以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高,可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测(尺寸是否符合公差要求)、外观质量检测和分拣,可代替目前的肉眼手动作业工序。目前整套技术已经在扬州大学建立检测平台并完成调试。
扬州大学 2021-04-14
高精度视觉无损检测与自动分拣系统
针对性地解决了基于机器视觉的工业尺寸高精度无损检测、产品缺陷无损检测、自动分拣等问题。开发了视觉检测平台,以较高的性价比实现基于单相机的平面尺寸的检测、电路板缺陷检测、基于多相机的空间尺寸检测。整个系统性价比高,可实现自动化领域不同行业中产品的尺寸检测(尺寸是否符合公差要求)、外观质量检测和分拣,可代替目前的肉眼手动作业工序。
扬州大学 2021-04-14
基于ZigBee的青贮饲料无损检测系统
本实用新型公开一种基于ZigBee的青贮饲料无损检测系统,所述系统包括检测节点模块、协调器及远程服务平台,其中检测节点模块为一密闭壳体,其内设置有传感器和第一ZigBee模块;协调器包括第一CPU模块、第二ZigBee模块、第一GSM模块以及显示屏;协调器接收检测节点模块发送的青贮窖内不同位置的饲料温、湿度及PH值等信息并显示,将接收的数据进行处理后以短信的形式发送至远程服务平台进行数据显示并存储;管理人员可以通过协调器、远程PC机或者手机APP实时监测、查询饲料青贮过程状态,从而避免开窖或无法判断青贮窖内部情况的问题,该系统经济简单实用,改进了青贮饲料的储藏管理方法,利用科学的检测系统极大地解放了管理人员的工作量减少了劳动力,提高了经济效益。
青岛农业大学 2021-04-13
食品安全智能无损检测黑科技
团队专注于食品光声无损速测技术及其智能装备的研究与开发,以此实现食品安全供应链、全场景的批量化在线检测。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 安徽合工云控科技有限责任公司 企业法人 刘鑫汉 注册时间 2020/3/23 注册所在省市 安徽省宣城市 组织机构代码 MA2UK7UE-1 经营范围 自研智能无损检测系列设备研发、售卖与后期维护 企业地址 安徽省宣城经济技术开发区薰化路301号合肥工业大学工大学子创客空间 获投资情况 公司注册资本500万元 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 刘鑫汉负责人 食品质量与安全 2020-9/2024-6 干晓宇 食品质量与安全 2020-9/2024-6 刘紫琪 食品科学与工程 2020-9/2024-6 涂丁尹 食品质量与安全 2020-9/2024-6 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 马飞 食品与生物工程学院 副教授 食品物理加工与品质智能识别技术研究 徐宝才 食品与生物工程学院 研究员 肉品科学、肉品加工及质量安全控制技术研究 五、项目简介 中科敏选团队组建于2020年3月,成员来自食品工程、管理与信息工程等各专业,由学生和相关高水平教授组成。团队专注于食品光声无损速测技术及其智能装备的研究与开发,以此实现食品安全供应链、全场景的批量化在线检测。为推动技术转化应用,本团队在2020年3月成立安徽合工云控科技有限公司,并率先与雨润集团、华泰集团、三只松鼠等食品国家级龙头企业达成意向合作,享有高校相关专利成果的优先转化权。 截至目前,公司已经制修订国家或行业标准9项、参与国家重大研发计划1项、2022年营业额将突破1000余万元、与高校共建安徽省首批互联网+食品现代产业学院。为服务乡村振兴战略,公司开展各类社会实践活动10余次、技术宣传与推广活动13次、覆盖12个乡村、收到来自小岗、黄冈等地感谢和表扬信件多封;团队成员的服务事迹先后被人民日报、安徽日报等主流媒体的争相报道,受到团中央傅振邦书记表扬点赞、合影留念。
合肥工业大学 2022-07-27
文物古建筑及古树名木物联网智能无损检测技术
作为珍贵的文物和历史文化遗产,古建筑及古树名木受到各级政府的重点保 护,定期勘查和分析文物古建筑及古树名木健康状况成为文物保护必不可少的重 要环节。对园林古建筑及古树名木进行无损检测可直接为养护管理服务,也可为 建立其健康档案提供依据,具有显著的社会和经济效益。 本项目研发成功具有自主知识产权的便携式林木应力波无损检测仪,开发了 相应的断层成像软件;提出了结合物联网、应力波、微钻阻力、探地雷达等多种 技术于一体的综合无损检测方案。项目组拥有美国产的 TRU 树木雷达探测仪、德 国产的 PICUS 三维断层成像检测仪和 Resistgraph 微钻阻力仪、美国产的 SOC710VP® 便携式高光谱成像光谱仪等先进林木检测仪器。能够对各种类型的古 树名木、进口原木、城市行道树、文物古建筑木结构进行健康监测或质量分级。 该项目成果获得了 2015 年度浙江省科技进步二等奖。2015 年 3 月 17 日,中央 电视台科教频道为本项目成果制作了 1 小时的专题节目。 技术指标: (1)基于物联网技术实现文物古建筑、古树名木养护等信息的远程智能监 控与管理; (2)利用基于连续波阵面展开及曲线路径跟踪的图像反演算法,提高林木 应力波断层成像精度; (3)基于近红外光谱的木材性能退化分析评估方法,准确分析木材的纤维 素、木质素含量以及结晶度和聚合度; (4)建立雷达电磁波介电常数与木材含水量、纤维方向角之间的关系模型, 准确分析古树名木内部结构及根系分布情况。效益分析: 我国几百年甚至更久远的古典建筑及古树名木众多,极具保护价值。本项目 的研究成果将为园林古建筑及古树名木保护发挥重要作用,提高信息化水平,降 低人力成本,并产生良好的社会和经济效益。 应用情况: 本项目研究成果已在北京天安门管委会、浙江省林业厅、杭州天目山国家级 自然保护区、无锡市园林局、扬州市园林局、杭州市园文局、杭州灵隐寺、丽水 市林业局、湖州市林业局、余杭区林业局、上海建工集团、浙江德升木业有限公 司等单位实际应用,成效显著。典型应用案例包括北京天安门朝房检测、北京宋 庆龄故居检测、杭州天目山自然保护区古树名木健康检测、扬州瘦西湖公园古树 检测、扬州个园及何园景区古树检测、无锡梅园古树检测、杭州城市行道树检测 等文物保护项目。 授权专利: 基于单层线性网络的无线传感器网络数据验证方法 CN201010290813.0 基于应力波技术的木材无损检测系统 CN201120310446.6
江南大学 2021-04-13
基于磁共振耦合的无损溶液浓度检测装置及检测方法
本发明涉及利用磁共振耦合无线能量传输检测浓度,具体涉及基于磁共振耦合的无损溶液浓度检测 装置及检测方法,包括温度监测及控制装置、与计算机连接的网络分析仪,还包括与所述网络分析仪连 接的测试设备,所述测试设备包括磁共振耦合系统,所述磁共振耦合系统包括发射端和接收端。该装置 克服了普通传感器来测量溶液的浓度时由于溶液会在传感器上产生结晶甚至腐蚀传感器,而在普通传感 器表明添加防腐材料又会大大影响测量精度,从而影响仪器的使用的缺陷。在谐振线圈的表面添
武汉大学 2021-04-14
高速铁路钢轨等重大设施及新型材料无损检测技术
在巡检条件下,实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损;采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损;应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷,并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨(含焊缝)等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。 高速铁路损伤检测:实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测,提高轨道安全性; 智能制造质量检测:实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测,提高智能制造的加工水平; 结构智能健康监控:实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控,提高重大设施寿命。 技术优势 巡检试验转台的速度提升至350km/h,填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术,研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响,克服使用环境、高速运动对检测系统的影响,在高速及重载铁路应用条件下,对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检,构建高速钢轨裂纹巡检设备,实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别,并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术,实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程,抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响;基于多物理量数据的融合分析,精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。
南京航空航天大学 2021-05-11
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