钢帘线被誉为是线材中的顶级产品，被誉为“皇冠上的明珠”。它是伴随着子午线轮胎的发展而发展起来的。以钢帘线为骨架材料的子午线轮胎具有高速、高载、耐久等一系列优良特性。随着汽车工业的发展，用于制造子午线轮胎的钢帘线需求量不断增加，同时对钢帘线的品种、性能及质量提出新的要求。作为生产钢帘线的原材料，帘线钢质量很大程度上决定了帘线的品质。帘线钢的洁净度，元素偏析等级，尤其是钢中夹杂物的形态对后续产品有着极大的影响。非金属夹杂物易引起钢丝拉拔和合股过程中断丝的发生，因此要求帘线钢中夹杂物尺寸小，且在轧制和冷拔等加工过程中具有良好的变形性能。根据子午轮胎产品性能和太阳能级硅产业的发展要求，钢帘线和切割丝向着超高强度（4000 MPa 及以上）方向发展，开发高强度、超高强度帘线钢丝，对实现轮胎的轻量化、降低用燃料的费用、降低生产成本意义重大。目前国内依旧不能稳定、高效的生产高牌号的帘线钢，开发帘线钢冶炼关键技术对提升企业生产技术水平和质量控制水平，取代进口高端钢帘线产品意义重大。 （1）帘线钢冶炼过程原辅料成分设计技术。帘线钢生产过程中一般采用Si-Mn 复合脱氧，但由于合金和辅料中存在 Al 的来源，帘线钢主要的夹杂物为MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 系和 CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 系两类。其中，MnO-Al 2 O 3 -SiO 2 为脱氧反应产物，CaO-Al 2 O 3 -SiO 2 为钢渣反应生成。不同工序氧化物复合夹杂类型会发生转变，大量研究表明转炉出钢、精炼过程随着钢液成分的变化，夹杂物的成分在不断变化中。实际生产中使用的各种物料，包括合金、脱氧剂及钢包内衬直接影响钢液成分，进而改变钢液中非金属夹杂物的成分。高端帘线钢中非金属夹杂物主要成分为 SiO 2 -MnO，几乎没有 Al 2 O 3 的存在，因此在实际的生产过程中杜绝任何含 Al的原料。国内企业在实际生产时更倾向于使用价格低廉的合金、脱氧剂等原料以降低生产成本，为此本项目不仅研究了合金、脱氧剂、耐材等物料中 Al 的含量，还研究了各物料对钢液成分以及非金属夹杂物成分的影响程度，以选择更高性价比的物料搭配。在使用不同物料后取样分析，发现合金对钢液中非金属夹杂物的影响最大，低铝硅铁和普通硅铁对钢液中非金属夹杂物的成分影响如图 1，可以看出合金的使用直接改变夹杂物的体系。实际生产过程中可根据产品等级和各物料对钢中非金属夹杂物的影响，针对性的使用物料控制生产成本。 （2）帘线钢精炼渣成分设计技术. 炉渣成分对钢液成分有着直接影响，帘线钢精炼一般采用 CaO-SiO 2 -Al 2 O 3 渣系，精炼渣的成分对钢中夹杂物的控制起重要作用。研究表明精炼渣中相同 Al 2 O 3 含量的条件下，钢液中[Al]s 含量随精炼渣碱度增高而增高；相同碱度的条件下，钢液中 Als 含量随精炼渣中 Al 2 O 3 含量增加而增加。当精炼渣的碱度为 1.0 时，钢液中[Al]s 随渣中 Al 2 O 3 含量增加亦呈增加趋势， [Al]s 增量有限。同时，夹杂物中 Al 2 O 3 和 MnO 含量取决于渣-钢间的氧势，如氧势高，则夹杂物中 MnO 含量高。反之，当系统氧势低时，渣中CaO 和 Al 2 O 3 会有少部分被还原进入钢液，夹杂物 CaO 和 Al 2 O 3 含量增加，MnO 含量减少。在实际的冶炼过程中，精炼渣进入钢液是不可能完全避免的，精炼渣进入钢液后将形成含大量 CaO、Al 2 O 3 的夹杂物。对此为控制钢中非金属夹杂物的成分将精炼渣的碱度控制在 CaO/SiO 2 ≤1，实际生产过程中，精炼渣的最佳成分还应根据精炼过程的渣钢比，所使用合金、脱氧剂、耐材等条件进行优化。 （3）帘线钢中夹杂物变形性能评估模型。许多研究认为低熔点夹杂物在轧制和加工过程中变形更好。如果轧制过程中夹杂物是液态的，那这毫无疑问是对的。 102 / 298然而，实际的轧制温度往往大部分都低于夹杂物的熔点。在轧制温度降到夹杂物固相线温度以前，虽然夹杂物不是液态，但是由于软化它们仍然具有一定的变形性。然而，当温度降低至固相线以下时，夹杂物将完全转变为固态。并且，钢的变形不仅包括轧制，还包括其他冷加工，譬如，帘线钢冷拔过程的温度基本为室温，显著低于夹杂物的固相线温度。因此，只用熔点来评估冷拔或冷轧过程中夹杂物的变形性能不太合理或者说不太全面。本项目提出使用低温下夹杂物的杨氏模量评估变形能力的模型，认为氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，并拟合了低温下的氧化物杨氏模量与平均原子体积关系：2.939811 E V ，对Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO 系和 Al 2 O 3 -SiO 2 -CaO系氧化物的低温杨氏模量进行了计算，如图 2所示。由于冷拔过程氧化物变形能力与杨氏模量大小成反比，为了降低冷拔过程的断丝率，夹杂物需要控制到图中所示的深蓝色区域，即要求具有很高的 SiO 2含量和极低的 Al 2 O 3 含量。由图还可知，由于具有最大的杨氏模量，Al 2 O 3 对帘线钢中氧化物的变形性能最为有害，这也是为什么帘线钢生产过程中需要严格控制钢中 Al 含量。

本成果以水下信息智能感知为研究背景，运用仿生视觉和先进的图像处理技术对水下复杂环境中拍摄的图像进行图像自适应去噪增强预处理，再进一步实现目标的精确分割和探测。这是提高水下成像的清晰度和对比度，实现精确的水下目标定位和识别的一种有效地解决方案，对水下目标探测与定位、海上资源勘探与管道敷设、堤坝安全检测与修复、水库清淤与航道疏浚等国防民生领域的应用具有重要的意义。该项目技术水平国内领先。 随着我国海洋、江河湖泊开发和利用的日益深入，以及领海主权防卫的军事需求日趋迫切，实现高分辨力水下目标

本成果提出一种灵活智能燃煤发电技术。该成果技术历经团队15年科技攻关，包括了以下成果内容： （1）首创了激光拉曼法煤质在线检测技术，研制了基于煤质在线检测的锅炉灵活燃料与智能燃烧装备。 （2）提出了基于煤流识别的燃料自学习动态智能混配模型，发明了非接触式煤流自动识别与示踪技术，研发了多煤仓多煤种煤位分层动态辨识技术，研制了基于煤流在线监测的锅炉灵活燃料与智能燃烧装备。 （3）发明了炉膛、烟道及制粉系统CO浓度网格式多点高精度在线监测技术，研制了基于CO/O₂双参量协同的锅炉智能燃烧装备。 （4）构建了基于煤质-煤流-CO在线监测-飞灰含碳量等关键实时参量的燃煤火力发电灵活燃料、智能燃料燃烧技术体系，形成了全套系统与装备。 图1 激光拉曼煤质在线检测系统示意图 图2 基于煤流在线监测的锅炉智能燃烧示意图 【技术优势】 本项目发明的具有自主知识产权的“基于CO/O₂双参量的智能燃烧控制技术”、“基于煤质-煤流-CO-飞灰含碳量等实时多关键参量锅炉智能燃烧优化技术”、“激光拉曼煤质在线检测技术”、“非接触式煤流自动识别与示踪技术”，经国际国内查新及专家鉴定，均为本项目组独创技术，其主要技术参数国际领先，填补了锅炉智能燃料燃烧技术的空白，具有明显市场竞争力。

主要研究方向：一、生物医学检测技术二、传感器网络研究三、光机电一体化智能系统研发一、生物医学检测技术 SPR生物医学检测系统应用： 

一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 火力发电深度调峰是目前最易实现且可最大程度缓解新能源引发电网冲击问题。火力发电灵活智能深度调峰核心问题在于锅炉的智能燃烧调整难。为提高火力发电调峰响应速度以及实现锅炉的深度调峰，需要通过有效的实时监测手段，获取锅炉当前运行的准确运行参数，实时评估锅炉运行状况，并基于调峰目标开展快速的燃烧优化调整，以解决频繁调峰以及深度调峰可能引发的锅炉安全稳定运行问题。 本技术提出了：1）基于物流网的锅炉输煤系统“上、配、储、给”全流程动态可视化在线监测技术；2）激光拉曼入炉煤质在线检测技术；3）炉内燃烧CO在线监测与CO/O2双参量联合控制燃烧技术；4）飞灰含碳软/硬耦合在线检测等核心技术与装备；5）基于上述智能检测技术的全流程锅炉灵活智能燃烧优化控制系统。

Ø 本项目是在长期的学术研究和工程实践基础上，结合计算机技术、模式识别技术和DSP技术研发的综合性智能视频监控技术。它以高速计算和控制模块为核心，实现视频图像的自动分析，发现并跟踪重要目标，抽取图像中蕴含的有价值信息，实现视频监控环境下对视频信息的自动处理。本项目中技术成果包括：基于DSP系统的复杂背景下运动目标自动检测和自动跟踪技术；实时图像和录像中的特定目标自动搜索技术；多摄像机自动协同目标跟踪技术；人体目标的异常动作和异常行为自动识别和报警技术。

在现代通信领域中，移动通信以其独特的方式发挥着关键性的作用。自1983年蜂窝移动通信系统诞生以来，其发展就十分迅猛，全世界年平均增长率一直保持在30%―40%，经历了以调频模拟电话信号传输和频分多直（FDMA）为主要标志的第一代，目前大量使用的是以窄带数字信号传输和时分多址（TDMA）或码分多址（CDMA）为主要标志的第二代，以传输多媒体宽带数字信号为主要

智能快速设计技术是当市场在对产品多样化、瞬变性等需求加强的形势下提出并发展起来的。快速设计技术可以有效的解决产品的设计速度和“人才荒”问题。产品投放市场时间日益成为决定产品竞争力的重要因素。 智能快速设计技术从企业实际出发，根据企业的设计流程，将设计知识和设计专家的经验沉淀于软件中，快速设计系统实现了基于订单型产品设计过程的优化计算、参数化设计、数据管理、工艺设计一体化，提高了产品设计质量，并使产品的开发设计速度提高20倍以上，在输入设计参数后快速设计系统能输出三维和二维CAD图纸、设计报告、标准件、采购件、加工件、外协件汇总表，工艺汇总表，产品BOM。一般人员在经过短期的培训后即可操作。本技术从企业实际出发，研制一种基于模块化技术的产品智能快速设计平台结构，并且在此基础上研究了各种二维和三维CAD系统与PDM/ERP软件的接口、数据通信及基于产品定制的参数化设计方法，本技术实现了基于订单型产品设计过程的优化计算、参数化设计、数据管理、工艺设计一体化，提高了产品设计质量，并使产品的开发设计速度提高3倍到20倍以上。用户在输入基本参数后可以自动生成全部的图纸及计算说明书、BOM等资料。

       广东广视通科教设备有限公司以现代教育装备为主业，以现代实验室功能室装备及学科教室成套设备生产为核心，是专门从事学校教育装备整体规划与生产的高新技术企业。公司引入“智慧教育”概念，通过智慧书法教室、实验教学与操作考评系统、创新智慧实验室等三大核心产品的不断推出，带动了学校教育装备的整体规划与建设，已经成为一家学校装备的综合解决方案生产商与集成商。

该项目以稻米食品及其生产过程为对象，研究从源头到消费产业链全过程的食品质量安全信息的采集、信息分析，研究区块链存储方式和传统数据库存储方式的融合，建立具有分布式多源信息融合能力、数据安全性可靠性高、智能合约管理性能的区块链大数据库。集成区块链及多源信息融合技术，无线传感器网络和数据库等技术，开发了稻米食品安全产业链信息系统，实现了稻米食品生产过程安全管理及溯源等功能。该系统的管理模式、追责适用指标、数据安全指标、兼容性指标、智能化管理和云平台形成了互联网+企业管理的模式，项目成果的应用不仅能带来食品安全控制的好处，还可以扩展到多种业务功能，如供应链管理，市场差异化的改进，提高了企业生产管理效率，降低了管理人员成本，提升了企业的竞争优势。因此该系统具有广阔的推广应用前景。 市场预期：为企业生产管理和市场开拓提供了方便快捷的工具和可靠的数据支撑，提高了企业的生产管理效率，提升了企业的竞争优势。 转化条件:稻米食品全产业链信息系统 成果完成时间：2017 年