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可重构高通量智能网络检测仪
新一代网络关键设备 1.软硬件解耦的高通量测试技术。引入通用硬件“高性 能 CPU+GPU+DPDK+通用网卡精确时间协议”的创新方案，实现高通量测试数据生成，高通量测试数据收发通道，精准的测试时间戳与速率控制。
2.未知/加密网络事件智能检测技术。本项目提出了“网 络元数据+人工智能”双轮驱动的非入侵式网络认知技术，构建基于网络知识的未知/加密网络事件智能检测技术。
3.任务驱动的仪器柔性构造技术。提出“硬件虚拟层+ 虚拟测试功能层+测试任务编排层”的三层仪器柔性可重构架构，解锁了软件与硬件的耦合，提升了异构硬件资源的共享， 增强了虚拟测试功能实体的可移植性和可扩展性，实现了测试任务的按需快速灵活部署
中国科学技术大学
2021-04-14
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
智能机器人与智能制造系统
依托学校与烟台拓伟智能科技股份有限公司联合北京理工大学、中国科学院电子所、北京京仪自动化研究总院共建的烟台智能技术应用联合创新研究院，开发了系列具有自主知识产权的智能机器人产品和智能制造系统，其中“4-6自由度关节型工业机器人”可负载7kg-200kg；自主视觉引导+二维码定位的AGV，两轮差动、麦克纳姆轮全向，可负载20kg-2000kg。利用自主研发的全向无轨堆垛机、AGV、工业机器人等，在自主研发MES、车管调度、WMS系统监控下完成一系列智能制造和组装，打造了“汽车制动油泵壳体智能制造系统”“智能精密铸造工厂”等一批系统集成示范项目。
为服务烟台苹果产业高质量发展，研究院制定了烟台红富士苹果等级分选省级标准，研发了无损伤智能分选与包装及冷风库智能监管系统、该系统包括智能信息采集与分级子系统、智能输送调度子系统、苹果排面子系统、机器人智能装箱子系统，整线状态监测与数据库子系统。该系统采用人工智能及深度学习技术，有效结合近红外光谱与计算机视觉技术，完成苹果糖度、色泽、果形、霉心病、果锈、重量等21项指标检测，根据检测结果和新的分级标准，对苹果重新进行分类分级，检测准确率达到95%以上，分选效率2个/秒，磕碰率控制在1%以下，装箱速度达到1个/秒。通过该系统，开展苹果大数据信息采集工作，建立种植-加工-储存-销售全链条标准化苹果大数据综合运营平台，现从苹果单一价值到资源价值的跨越，从而促进苹果产业转型升级，高质量发展。
鲁东大学
2021-05-11
温室环境智能控制与智能管理系统
本系统包括温室栽培优化模型动态仿真、专家系统集成与智能控制算法设计等三部分内容。系统采用了基于知识的智能解决方案，系统的三个部分紧紧围绕专家知识与智能，不仅构成统一的整体又能分别独立运行。系统以大量的实验数据和专家经验为基础，采用智能控制方法、智能推理方法和多媒体技术，能提供病虫害在线预报，为温室环境控制提供最佳环境条件，并能对温室环境和作物生长过程进行仿真和预测。
北京理工大学
2021-04-14
基于5G云计算的新冠肺炎免疫检测与智能分析系统
四川大学抗击新冠肺炎疫情应急科研攻关相关项目组联合中国移动，发挥文、理、工、医多学科交叉融合优势，充分利用华西医学科研资源，在“5G医学转化服务平台”和“医学+信息”基础上，研发成功的基于5G云计算的新冠肺炎免疫检测与智能分析系统是全球首个运用新冠肺炎生物芯片，融合物联网、大数据、人工智能、云计算等信息技术的高科技产品，能在不同场景（机场/车站安检、大型活动安检、社区及个人自检等）对目标人群开展免疫检测，并通过人工智能技术进行分析，为新冠疫情的最终解决提供必要技术支撑。该系统实现了检测点的分散式布局与检测资源下沉，能避免集中检测的交叉感染，检测方便快捷，准确率高，数据自动上传国家指定平台。
四川大学
2021-04-11
白内障病变智能检测与分级辅助诊断技术
本研究为信息技术与医学的有效交叉与深度融合，将计算机视觉与人工智能技术无缝介入白内障诊疗过程的各个阶段:从健康筛查、识别病变、分级判断并推荐治疗方案，到最后判断治疗完成后的病患改善程度等，可完美解决白内障诊断及相关医疗服务所面临的高强度、低准确度和供给失衡的问题，实现多种类型白内障图像的智能检测与分级辅助诊断系统，具有高性能、高鲁棒性等优势，并可推广至其他多种AI医疗图像领域。本课题组与四川省人民医院有多年合作关系，可将该系统全面覆盖西部地区从省、地、市到县等多级不同条件的医疗机构，同时不断丰富病症表观多样性和扩大图像数据规模，为研究的深入开展及性能的提高完善创造更为有利的条件。
电子科技大学
2021-04-10
适合高温检测的智能混浊度传感器
研发阶段/n内容简介：目前浑浊度检测传感器通常需要标准的测试瓶或者测试槽，且检测电路靠近待测液，使用不方便；而且对于高温待测液，往往因为温度过高影响电路元件而导致传感器失灵，不能正确的反映液体的浊度。该传感器基于光在液体中的散射原理，采用石英光纤检测探头，采用850nm的红外光，有效的避免环境光的干扰。同时设计了专门的稳定调制光源，另由于检测到的散射光信号非常的弱，针对信号的特点，设计了专门的信号调理电路。该传感器中利用单片机对采集的数据进行处理，并提供了方便的接口如RS232，LED显示。与传统的
湖北工业大学
2021-01-12
彩管会聚与着屏智能检测仪
会聚与着屏特性是影响彩色电视机和计算机显示器画面质量的两个重要性能指标，检测判定难度很大，特别是着屏误差检测难度大。经过两年多的研究，技术上有了很大突破，在此基础上研制开发成功彩管会聚与着屏特性智能检测仪，现已通过厂家的现场测试验收并投入正式使用。
西安交通大学
2021-01-12
牵引供电检测监测系统（6C系统）
本成果可对牵引供电系统进行全方位、全覆盖的综合检测监测，主要功能包括对接触网悬挂参数和弓网运行参数的检测，对接触网悬挂、腕臂结构、附属线索和零部件的检测，对接触网参数的实时检测，对受电弓滑板状态及接触网特殊断面和地点的实时监测，对接触网运行参数和供电设备参数的实时在线检测等。
西南交通大学
2016-06-27
智能表记识别系统
项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。
四川大学
2021-04-11