针对可再生能源发电系统中面临的峰谷负荷差大，弃风弃水严重的问题，提出了循环氧空位储氢技术，以该技术为核心单元，耦合了电解水制氢和燃料电池发电两项技术，有效的实现了氢-电两种能量载体的相互转换，实现了常压条件下基于廉价铁基材料的高效储氢，解决了电能难以大规模安全廉价存储的问题。经第三方检测认定：材料储氢密度可达4wt[[[[%]]]]以上，系统储能效率大于40[[[[%]]]]，储氢材料制备成本约15万元/吨。 针对可再生能源发电系统中面临的峰谷负荷差大，弃风弃水严重的问题，提出了循环氧空位储氢技术，以该技术为核心单元，耦合了电解水制氢和燃料电池发电两项技术，有效的实现了氢-电两种能量载体的相互转换，实现了常压条件下基于廉价铁基材料的高效储氢，解决了电能难以大规模安全廉价存储的问题。经第三方检测认定：材料储氢密度可达4wt[[[[%]]]]以上，系统储能效率大于40[[[[%]]]]，储氢材料制备成本约15万元/吨。 针对可再生能源发电系统中面临的峰谷负荷差大，弃风弃水严重的问题，提出了循环氧空位储氢技术，以该技术为核心单元，耦合了电解水制氢和燃料电池发电两项技术，有效的实现了氢-电两种能量载体的相互转换，实现了常压条件下基于廉价铁基材料的高效储氢，解决了电能难以大规模安全廉价存储的问题。经第三方检测认定：材料储氢密度可达4wt[[[[%]]]]以上，系统储能效率大于40[[[[%]]]]，储氢材料制备成本约15万元/吨。 针对可再生能源发电系统中面临的峰谷负荷差大，弃风弃水严重的问题，提出了循环氧空位储氢技术，以该技术为核心单元，耦合了电解水制氢和燃料电池发电两项技术，有效的实现了氢-电两种能量载体的相互转换，实现了常压条件下基于廉价铁基材料的高效储氢，解决了电能难以大规模安全廉价存储的问题。经第三方检测认定：材料储氢密度可达4wt[[[[%]]]]以上，系统储能效率大于40[[[[%]]]]，储氢材料制备成本约15万元/吨。

表面质量已经成为企业日益关注的内容，传统人工检测方法存在着检出率低、工人劳动强度大等问题，已不适应企业对产品表面质量严格控制的要求。采用表面在线检测系统是解决这些问题的惟一途径。目前，发达国家的带钢生产线一般都配备有表面在线检测系统，从热轧生产线开始到冷轧的各条生产线，如酸洗、轧制、平整、涂镀及精整等，对轧制过程中各条生产线的表面质量情况都进行了全连续自动跟踪，不仅保证了产品的出厂质量，而且可以根据前面工序中的检测情况指导后面工序的生产，提高了产品的成材率及生产效率，给企业带来了巨大的经济效益。本课题组于1998年开始在表面检测领域进行研究，在一项欧盟国际间合作项目和多个国家及省部项目的支持下，于2002年研制出国内第一套具有自主知识产权的带钢表面质量在线检测系统。该系统采用CCD摄像头、图像处理、模式识别、并行计算等一些前沿技术，并自主开发了图像冻结技术、快速图像处理和模式识别技术等多项创新技术，解决了表面质量在线检测中的一些难点。该项研究成果经专家鉴定，整体技术具有国际先进水平。该产品于2003年7月获得北京市“高新技术成果转化项目”的认定。应用范围 本产品可广泛应用于钢铁、有色、造纸、塑料等行业，典型应用领域有：冷轧带钢、热轧带钢、中厚板、铝带、铝箔、铜带、铜箔、纸带、木材、塑料薄膜、陶瓷、纺织等生产线。目前，本产品已经应用于热轧带钢、冷轧带钢、中厚板等多条生产线，系统达到的技术指标是： 检测速度18 米/秒（可按用户要求提高）； 检测精度为0.3mm（可按用户要求提高）；对生产线上常见缺陷的检出率≥90%，常见缺陷的识别率≥80%。

河南质量工程职业学院是全国唯一一所以质量教育和质量服务为主要特色的高等职业院校。学院位于河南省平顶山市，是河南省骨干高等职业院校、河南省职业教育品牌示范院校、河南省全民技能振兴工程高技能人才培养示范基地、河南省级优质高等职业院校立项建设单位、现代学徒制省级试点院校和全国中小学质量教育社会实践基地，更是质量工程师成长的沃土、首席质量官放飞的摇篮。 学院设有食品与化工系、机电工程系、建筑工程系、经济与管理系、信息工程系、法政系、五年制大专部等7个系部。开设有质量管理与认证、食品营养与检测、商检技术、工程监理等57个全日制专业(含方向)，建成了以质量为特色的专业和专业群。现有普通类全日制在校生8000多人和成人类在校生6000多人，拥有高、中级职称和“双师型”教师565人，其中教授、副教授164人，具有博士、硕士研究生学历、学位教师260人。建有建筑装饰材料及检测、机电一体化技术、食品微生物检验、物流管理等90个校内实验实训室。建设完成了国家级特色专业和实训基地4个、省级特色专业6个、省级专业综合改革试点5个、省级示范性实训基地5个、省级示范性综合实训基地1个、省级精品资源共享课程3个等25项省级以上教学工程项目。学院拥有37.38万册纸质图书、28万册电子图书;有完备的校园网、卫星地面接收系统、电子阅览室等电子信息交流平台，实现了办公、教学和学习现代化。 在河南省教育厅、省质量技术监督局和平顶山市政府的领导支持下，由学院牵头组建的河南质量工程高等职业教育集团已成为集人才培养、技术研发、社会服务等多种功能的“产、学、研”联合体，与美的集团、郑州航空港区等企业、产业集聚区深度合作，职教集团理事会成员稳定在126家，校企合作单位达220家。建院以来，共为社会培养了2.3万多名有质量素养的各类技术技能人才。多年来，毕业生就业率均在90%以上。 学院始终严守“质量重于泰山”的校训，弘扬“科学精准、法制规范、责任诚信、创新卓越”的质量文化理念，坚持内涵式发展，提高办学水平，努力使学院成为培养质量专业人才的摇篮，成为以质量服务为特色的区域性公共技术服务平台。 近年来，学院先后获教育部全国职业教育百佳单位、中国教学质量管理先进单位、全国教育改革先进单位、河南省高等学校思想政治工作先进单位、河南省依法治校示范校、河南省素质教育工作先进单位和河南省普通大中专毕业生就业工作先进单位等，2018年荣获“改革开放40周年具有国内影响力河南高校”“河南最具就业竞争力品牌高校”等荣誉称号。在国家加快发展现代职业教育和质量强国的精神指导下，学院正朝着建设“特色鲜明、中原著名、全国知名”的高水平职业院校的目标扬帆迈进。

研发阶段/n成果简介：FD-1坯布表面质量检测系统包括由线阵CCD、图像采集卡、工业计算机组成的分布式机器视觉系统的硬件结构以及图像处理软件等是产品升级、品质提升的首选。该技术与传统工艺最大区别在于，采用分布式机器视觉系统和自主研发的检测软件代替人工肉眼检测，可以满足宽幅面、高速度、高精度的检测要求，能够实现检测标准的统一，使得质检工作的效率大幅提高。主要技术指标：该检测机可可检测坯布中的断经、断纬、粗节、粗经、纬档、松边、起球、污迹、孔洞等疵点，集自动探测、疵点定位、缺陷分类、布边打标、质量评估等

产品特点   针对我国装备制造企业质量控制的特点和需求，面向产品全生命周期，以过程控制为核心，采用J2EE体系架构、浏览器/服务器应用模式设计开发，主要功能模块包括：质量体系管理、测量管理、质量数据采集分析、产品符合性管理、无损检验信息管理、系统管理等。   该成果2009年荣获国家教育部科技进步一等奖。系统功能简介 质量体系管理：基于网络的企业知识管理；内外审计划及审核业务过程控制管理，不符合项的跟踪与控制；质量改进项从申请到结题的过程管理；供应商评价与管理。 测量设备管理：设备基础信息管理、测量设备周期检定管理、测量设备全生命周期状态管理、测量过程管理、检定工时统计。 产品符合性管理：实现了不合格处理的流程控制、基于产品结构的合格证管理、用户见证过程控制、质量记景与质量证明文件管理。 无损检验管理：实现了射线、超声、磁粉等无损检验任务委托申请、任务分派、检验信息记录等过程控制；实现了检验工艺与检验标准的规范化管理；系统可自动生成检验报告。 质量数据采集分析：制造过程实时监控、数据统计分析与过程异常报警：工艺能力分析；分布式网络化远程监控。 系统管理：用户管理；角色管理；功能管理；部门管理；流程监控；权限管理；待办工作项转移。

研发阶段/n内容简介：该项目是一种蚕茧无损智能检测方法，可以在不切剖蚕茧的情况下无损检测蚕茧的干壳量，称量结果可精确到0.2克。按照国家蚕茧收购标准，配合蚕茧等级的其他辅助指标，实现蚕茧等级的科学评判。通过振动检测的手段，并结合数理统计和智能信息处理的方法来分析蚕茧振动信号建立蚕茧质量的数学模型，每次检测时分析蚕茧的振动信号并通过数学模型得出蚕茧的茧壳的重量。该项目得到湖北省自然科学基金的支持，项目编号：2001AA208B02。本产品获得一项专利，专利号：CN03128058.7。

成果简介：在印刷工业中，由于工艺、机械等因素，在印刷过程中不可避免的会出现如漏印、沾污、起皱、套印错位等缺陷影响了印刷图像的质量。传 统的人工检测的方法耗时费力成本高，而且很难保质保量地完成检测任务。我们采用基于区域混合特征技术开发出一种印刷图像质量检测系统，克服了 印刷光照不均均条件下，漏印、缺印、错位、擦痕等缺陷，为实现印刷图像 缺陷筛查自动化提供了有力的技术支撑。 项目来源：自主研发。 技术领域：计算机应用技术，人工智能与模式识别。

脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图

面向快速、高效的矿产资源探测的国家需求，集成空间数据挖掘与案例推理技术，充分利用海量的地质空间数据，解决矿产资源潜力评价与预测关键技术。在此基础上，建立智能化区域成矿预测系统和三维矿产资源预测系统，为各地质矿产单位进行找矿勘探提供空间分析和决策的基础平台。主要功能、特色： ？ 建立了不确定性地质空间数据挖掘算法模型、成矿案例推理模型，提高了区域成矿预测的效率、精度和智能性； ？ 综合不确定性地质空间数据挖掘、成矿案例推理和证据权模型，建立了混合推理策略与方法，得到更为客观的综合预测结果； ？ 基于COM架构，开发了“区域成矿预测信息系统”和“三维矿产资源预测系统”，包括地质空间数据管理、空间分析、模型预测、专题制图等功能； ？ 发展了三种高光谱矿物填图方法：权重光谱角制图法、耦合整体光谱匹配和局部光谱匹配的高光谱矿物信息提取方法、特征参数拟合方法； ？ 完成了区域成矿预测的数学地质方法扩展与应用，包括证据权模型、扩展证据权模型和逻辑斯谛回归模型，为地质空间数据挖掘和成矿案例推理提供图层选择及参数化的理论依据和对比验证对象； ？ 以我国西部典型成矿带——青海东昆仑成矿带为例，进行上述各类算法模型的区域成矿预测实验，并进行了野外调查与验证。 基于上述研究成果，该课题成果已申请发明国家专利2项；计算机软件系统2个；出版专著1部《多源地质空间信息智能处理与区域成矿预测》；发表或录用论文15篇，其中SCI期刊论文5篇，EI期刊论文4篇。