研制了检测沙门氏菌的 PCR 试剂盒，初步建立了形成大肠杆菌的检测方法，初步建立了免疫传感器的模型。

针对高级水果、螃蟹，研发了机器视觉检测技术，开发了品种识别、缺陷检测、质量评估、分级等算法，研发了流水线式检测分级系统，实现了水果、螃蟹的快速精确筛选、分级定价。对高级农产品、水产品实现了机器自主检测、分级，提高了精确性，大幅节约人力成本。采用视觉技术可检测水果、螃蟹品种、有无缺陷、色泽品类、重量，并实现自动分级，单个产品视觉系统检测时间低于 0.5 秒。

项目研究背景及内容： 欧美日等西方国家在实施富国强民的规划中， 非常重视食品的质量与安全。 目前我国尚不具备像发达国家那样的对食品 质量体系进行全面控制的机制。针对我国食品生产、加工和流通过程中影 响食品安全的检测、控制和监测等关键技术及设备、标准，进一步加强和 建设我国食品安全的支撑体系。 本项目组在短短 2 年的时间内研制并开发出具有自主知识产权的、 国 际先进水平的瘦肉精快速检测技术

光学相干层析术 (Optical Coherence Tomography，简称OCT) 利用宽带光波场的低相干性来探测被测组织内部不同深度处的散射光信号，是继超声波、X-CT、MRI技术之后的一种全新的医疗检测和成像技术，并被证实在临床医学中有着巨大的应用前景，已成为现代生物医疗仪器领域的一个极其重要的研究热点，在眼睛、耳鼻喉科、胃肠病、妇科、牙科等等医学领域有广泛的应用价值。 OCT技术的探测深度为1.5～2毫米，分辨率为几～十几微米，可非接触、无创、原位及实时地诊断表皮、上真皮

路面多维高频检测装备和智能养护技术及应用 同济大学交通运输工程学院杜豫川教授团队研发的路面多维高频检测与智能养护系统，利用先进的车载分布式传感、AI图像识别、北斗高精度融合定位等技术，打造了一套轻量化的路表损伤自动检测装备。面向路内结构破坏、路域设施损坏，建立了基于多尺度探地雷达+高分辨激光雷达的多维度路面健康全息感知系统，实现了包括路面平整度、路表病害、桥头跳车、结构损坏等参数的高频率检测与融合分析。该项目先后获得中国公路学会科学技术一等奖(2017年)、上海市科技进步一等奖(2019年)、中国产学研合作创新二等奖(2019年)，并于今年参展第22届中国国际工业博览会，获得大会创新引领奖（仅10项）。 设备检测图像 产品经国家道桥计量站等单位测试，检测误差小于10%，综合病害识别率大于90%，图像处理速率大于10张/秒，检测效率可提高传统手段的2至3倍，平台实现了单日数百GB级的养护外场数据高效处理，且费用可降低50%以上，具有明显的经济与效率优势。产品构建了全面的知识产权体系，具有国家授权发明专利10项、国际专利PCT5项，以及软件著作权6项。 项目产品在上海这一超大城市形成了规模化应用，并在江苏、浙江、河北等全国十余省市超过40000公里各等级公路上得到推广，覆盖了高速公路、城市干道、农村公路等多等级道路类型，同时也为港珠澳大桥、雄安新区等重大工程建设提供数据支撑，有效地推动道路设施智能养护装备及管理系统的技术进步，取得了巨大的社会经济效益。

ZL201110056015.6专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与猪白细胞计数相关的分子标记及应用。所述的分子标记为蓝耳病毒受体唾液酸黏附素基因的片段，该专利中发现了一个SNP位点(367G-367A)，建立了一种针对该SNP位点的PCR-Hin6I-RFLP检测方法。该SNP位点可作为猪白细胞计数的分子标记进行标记辅助选择改良猪的抗病力。 ZL201010223062.0专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与免疫性状相关的分子标记及应用。所述的分子标记由蓝耳病毒受体硫酸乙酰肝素个的内切酶基因HPSE克隆得到，在该基因猪发现了一个SNP位点（782A-782G），建立了一种针对该SNP位点的PCR-AluⅠ-RFLP检测方法。该SNP位点可作为猪免疫性状的分子标记进行标记辅助选择改良猪的抗病力。 ZL201010278643.4专利涉及作为猪标记辅助选择应用的与板油率，内脂率，腿臀肉骨率和眼肌面积等性状相关的分子标记及应用。 成果可在猪胴体性状与抗病力改良标记辅助育种中进行应用，三个专利组合使用可以降低板油率、内脂率、提高腿臀肉骨率、瘦肉率和抗病力，对于猪的分子育种具有显著的社会效益和经济效益。 转化条件：分子生物学常规设备和条件。 成果完成时间：2016年2月

一、产品简介： 本系统由传感节点、控制节点、中继节点、网关、基站、现场监控终端、本地监控终端及远程监控终端（包括远程监控中心、客户监控终端、便携式移动监控终端）等组成，采用以无线传感器网络（Wireless Sensor Networks—WSN）为核心的物联网对诸如鸡、猪、奶牛等畜禽设施养殖环境进行监控。 本系统根据畜禽设施养殖需求，采集畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度、硫化氢气体浓度、氨气气体浓度等参数，以及畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数，以多跳路由方式无线自组网、路由传输到无线传感器网络基站；无线传感器网络基站处理及存储网络数据，并根据畜禽室内环境信息控制排风扇、水帘、喷淋设备、照明灯和加料设备等执行设备，调控畜禽室内环境；无线传感器网络基站又与本地监控终端和远程监控终端进行通信交互，各监控终端向用户实时提供监测数据以及执行装置的工作状况，用户还能通过监控终端远程控制监控现场执行设备的工作。 本系统还能扩展采集、传输图像、视频和语音信息。系统能进行室内参数超限和室外自然灾害（极端气候）应急报警，并且系统各监控终端具有智能决策功能，人机操作界面采用层次结构，数据及状态显示多样。本系统能实现设施畜禽业技术、生态修复技术、健康养殖技术的有机融合，对畜禽室内环境进行综合监控与修复，改善畜禽养殖环境，使畜禽在适宜的环境下生长，增强畜禽的抗病能力，减少和避免大规模病害的发生，并且能实现畜禽产品溯源与质量安全控制， 有效提高畜禽产品的产量和质量。系统实时性强、稳定性好、可靠性高、成本低、安装维护使用方便。 本系统产品获授权国家发明专利 4 项、实用新型专利 3 项、软件著作权登记1 项和外观设计 1 项，并获江苏省农业装备产品推广资质证书。本产品经部省级组织专家鉴定，其成果达到国际先进水平。产品系统架构及部分产品实物如图1～图 7 所示。 图 1 畜禽设施养殖物联网系统架构 图 2 无线温室采集器     图 3 单通道无线控制器 图 4 8 通道无线控制器 图 5 WSN 基站 图 6 8 通道采集控制及现场监控终端 图 7  物联网远程监控终端 二、主要功能和性能指标 主要功能指标： （1）能实现畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度以及畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数数据的采集、处理、传输、存储、显示及远程无线网络化监控、决策和管理。 （2）能根据多媒体信息、各种标量信息及内建的专家数据库，协助用户明确问题，构建和修改完善模型，列举可能的方案，然后在多方案、多目标、多准则的情况下加以自动比较、分析、综合处理和优化，以完成所需的决策和估计任务，即选定和实施最佳方案。 （3）无线传感器网络的无线信号绕射性强、分布性强、实时性强、自组织性强、扩展性强、鲁棒性强、带宽效率高。 （4）能根据不同畜禽、各种季节对畜禽室内环境指标的要求，通过监控终端自行设定温度、湿度、照度和有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等环境参数的采集时间和监控范围，并且能通过监控终端远程控制监控现场执行装置的工作以及进行相应的状态显示。 （5）能够根据畜禽设施养殖室内环境要求自适应控制畜禽室内相关设备如：排风扇、水帘、喷淋装置、照明灯和加料装置的开启和关闭，使畜禽一直保持在相对适宜的温度、湿度、照度和有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等参数环境中。 （6）除能检测和/或控制畜禽室内环境温度、湿度、照度、有害气体浓度或/和二氧化碳气体浓度或/和硫化氢气体浓度、氨气浓度等畜禽室内环境参数以及设施畜禽室外环境温度、湿度、照度、风速、风向等参数外，还能扩展采集、传输图像、视频和语音信息以及扩展畜禽产品溯源与质量安全控制，并能进行温室内参数超限和温室外自然灾害（极端气候）应急报警。 （7）能对实时测量的所有参数数据及其融合数据进行实时处理、实时绘制曲线及表格，并能实现虚拟现实的实时显示； （8）能进行历史采集数据查询、表格及曲线绘制、报表统计、打印。 （9）能实现设施畜禽业技术、生态修复技术、健康养殖技术的有机融合， 对畜禽室内环境进行综合修复，增强畜禽的抗病能力，减少和避免大规模病害的发生，从而有效提高畜禽产品的产量和质量。 主要性能指标： （1）环境温度、湿度和照度的测量量程、精度、灵敏度（或分辨率）为： 温度测量指标： 量程：-20℃～70℃；精度：示值误差不超过±0.5℃(温度范围 0℃～55℃)， 示值误差不超过±1.0℃(其余温度范围)；灵敏度：0.5mV/℃。 湿度测量指标： 量程：0％RH～95％RH；精度：示值误差不超过±4%RH(湿度范围 20％RH～ 80％RH)，示值误差不超过±5%RH(其余湿度范围)；分辨率：0.5％RH。照度测量指标： 量程：0 lx～40000 lx；精度：示值误差不超过±5% rdg。有害气体浓度测量指标： 量程：0 ppm～100ppm (典型探测范围：0～30 ppm)；精度：示值误差不超过±0.5 ppm；灵敏度：0.15～0.5。 （2）智能决策选择熟练度≥ 95%。 （3）智能决策学习熟练度≥ 95%。 （4）智能决策制定精确度≥ 98%，其中关键智能决策制定精确度 100%。 （5）WSN无线通信频段：433MHz ISM/SRD。 （6）模拟信号输入/输出接口：4mA～20mA、0～10mA 、0～5V、0～5V。 （7）数字信号输入/输出接口：I/O、UART、RS-485、RS-232、开关量、频率量。 （8）网卡接口：RJ45。 （9）WSN节点工作温度：-20℃～70℃（其中 WSN 中继节点和 WSN 网关工作温度：-40℃～85℃）。 （10）WSN基站工作温度：-40℃～85℃。 （11）WSN节点和基站系统工作湿度：≤95%RH。 （12）WSN供电电压：AC 150V～265V、50Hz。 （13）WSN各节点、网关防护等级：IP65 或 IP55。

研发阶段/n（1）对于温水性养殖鱼类，按照50~60mg/kgo鱼体重的用量，将黄芪多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15~30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔15~20天后，可以再用一个预防周期。（2）对于冷水性养殖鱼类，按照60~80mg/kgo鱼体重的用量，将黄芪多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15-30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔20天左右后，可以再用一个预防周期。（3）对于养殖虾、蟹类水产动物，按照120~150mg/kgo体重的用量，将黄芪多糖拌在饲料中投喂

研发阶段/n（1）对于温水性养殖鱼类，按照40~50mg/kgo鱼体重的用量，将甘草多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15~30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔15~20天后，可以再用一个预防周期。（2）对于冷水性养殖鱼类，按照50~60mg/kgo鱼体重的用量，将甘草多糖拌在饲料中投喂，连续投喂15-30天，为一个预防周期。根据疾病流行季节的长短，在间隔20天左右后，可以再用一个预防周期。（3）对于养殖虾、蟹类水产动物，按照100~150mg/kgo体重的用量，将甘草多糖拌在饲料中投喂

研发阶段/n（1）采用BHIA培养基从患病鱼体病灶处（或者从肝、脾、肾、腹水）分离病原菌，在初培养的基础，挑取单个菌落进行纯培养并快速鉴定其种类。（2）将分离菌株接种在盛有适宜的培养基的平板中，采用药物纸片检测分离菌株的药物敏感性，确定分离菌株的药物敏感谱。（3）参照日本化学疗法学会的试管法，在药物系列试管中测定抗生素类药物对分离致病菌的抑、杀菌浓度，根据不同种类的抗生素类药物对分离菌株的最小抑菌浓度（MIC）的大小，选择治疗疾病的适宜药物种类和剂量用药。应用前景：适用于全国各地的海、淡水水产养殖区