1. BHW-ZY型压力雾化整体式全自动重油燃烧器 该燃烧机针对目前国内重油燃料黏度高、凝固点较高、杂质含量高及来源复杂的实际情况研制开发的。可以烧200#重油、原油、渣油及超稠油、稀释油，该燃烧机对不同性质油品适应性具国内外先进水平。克服了国外压力雾化整体式重油机烧国内重油火嘴结焦、油泵使用期短、故障率高等问题。可应用于油田输油站、加热炉、锅炉并广泛应用于采暖炉和锻造炉、热风炉等工业窑炉。燃烧机有20-500kg/h共10种规格。2. BHW-GN型超稠油专用燃烧器 该燃烧器针对辽河油田超稠油粘度较高，水分杂质含量的特点研制开发的，燃烧器由油枪、稳燃器、配风器、简易点火枪和火道五大部分组成，雾化介质压缩空气或蒸气与燃料通过独特泡式混合结构，实现高效混合，燃油雾化颗粒可达到40 m以下，并配有先进的稳燃回燃配风结构。该燃烧器于98年在辽河油田4吨蒸气锅炉及注汽锅炉试烧辽河油田超稠油及乳化油成功，并投入正常使用。该燃烧器负荷调节大，可达到1：6。近年来广泛应用于油田输油站及石化厂等，烧渣油、超稠油工艺加热炉。规格范围有50-500万大卡/h共10个型号及相应规格的油—气混烧联合燃烧器。3. BHW-PX型全自动气体燃烧机 该燃烧机采用先进的湍流、扰流、环流、掺混结构，燃烧效率高，烟气排放符合国内环保要求。根据用户要求，采用烟气回流低NOx燃烧机技术，烟气排放达到欧洲标准。自动化水平高，具有程序启停，火焰监控，二级负荷调节及工艺参数超限保护。120m3/h以上规格燃烧机配有燃气泄漏检测保护装置，保护功能齐全。关键配件如电磁阀、控制器采用当今世界名牌产品。燃烧机运行平稳，安全可靠，故障率低。该燃烧机于2001年应用于新疆克拉玛依油田采油三厂，3台4吨、7台2吨燃煤锅炉改烧天然气，和40台5-30m3/h水套炉燃烧器在大西北风沙大、气温低的环境中使用，故障率低，用户反映较好。燃烧机可广泛使用于民用和工业加热炉、锅炉、热风炉、锻造炉等工业窑炉。规格范围燃气量6-350m3/h共10种。

AMT(机械自动变速器)在传统固定轴式手动变速器和干式离合器基础上应用自动变速理论和电子控制技术，通过电控单元控制执行机构实现自动换档，具有传动效率高、油耗低、经济性好等诸多优点。AMT正在成为自动变速器的最新的、最重要的发展方向，特别是对于小排量的经济性轿车更是如此。据预测，到2008年欧洲50%的机械变速器将被AMT所取代。北航从1996年开始着手AMT的研制，AMT样车试验已经超过4万公里，具备了产业化的基本条件。

依照美国ANSI/AMC500-D-07标准设计适合于不同类型规格空气阀门的性能测试台，配用高精度传感器，采用计算机自动数据采集系统，对测量参数进行实时监控与测量，最后形成标准试验报告。

1、智能车间：生产自动化、维护智能化、分装迅捷化智能车间为整个智慧工厂的核心功能模块，它在原有工厂电气化的基础上进行升级改造，加装各种控制器，将生产过程变得简单易学，可实现工人的快速培训、快速上岗、减少培训费用支出，降低生产成本；将生产过程程式化，降低生产过程中残次品的产生。2、智能仓储转运系统（WCS、WMS、TCS）：成品（半成品）自动转运，自动出入库，仓库管理实现完全自动化。3、智能品质管控：产品品质管控智能化，智能品质管控依托工厂大数据和人工智能技术，对智慧工厂品质管控环节历史数据以及当前数据进行处理分析，搭建计算机视觉识别网络，运用统计学原理对产品进行精准品质分析，避免残次品流入市场，影响企业品牌形象。4、集成相关管理系统：与ERP，MES系统集成，与工厂现有ERP和MES系统集成，实现订单、原料管控、人员管理、成本分析、生产计划、生产具体实施、仓储物流、成品进入市场全过程无缝衔接，工厂生产管理完全智能化。5、产品追溯系统：产品生产全周期追溯产品问题追溯一直是困扰工厂生产的较为严重问题之一，产品追溯系统从半成品开始就生成此项产品的唯一工厂标识码，存在于整个生产周期，通过追溯标识码可以定位到其生产机台，转运时间，入库时间，存储库位信息，出库时间，有效降低不合格品的管理成本，做到责任到人。

1、目前公司采取人工焊接，效率低，焊接质量不稳定，产品质量得不到保证，通过优化工艺流程，采用自动焊接机器人，可大幅提高生产效率，使产品质量得到进一步提升。2、目前产品装配采用手工装配，效率低，产品一致性差，通过产品自动化装配产线，实现产品装配规范，保证产品质量一致性。

1、生产车间智能制造自动化；2、石墨烯玻璃深加工产品的深度开发3、二代钢化玻璃防眩板项目的夜间发电及GPS定位功能，使道路防护产业进一步升级，逐步向节能环保、智能、高速型推进。

点焊电极先端自动检测仪，受南京星乔威泰克汽车有限公司委托与支持，于2018年12月成功研制出样机。该样机利用机器视觉检测技术，通过图像理解等技术实现点焊电极先端氧化程度的自动检测，该仪器具有检测精度高、识别速度快、可靠性强等优点。设备可靠性高，能适应现场复杂环境要求；测量精度和识别精度高。

禽蛋称重和分级是禽蛋生产加工的重要工序之一。目前，发达国家生产的禽蛋分级包装生产线效率较高，而国产的禽蛋称量分级生产线生产效率较低，在称重精度、分级准确率和处理破损率等性能指标上均与发达国家有较大差距。针对国内禽蛋加工装备落后现状，成果采用机电一体化技术，通过对零速电子称重装置、多排转单排翻转机构、分级装盘机构及生产线自动控制系统等研究，自主研发出禽蛋自动化称重分级生产线，实现了禽蛋重量分级，并可与禽蛋清洗、检测、装盘、包装设备等形成自动化禽蛋加工生产线。据检测机构测试，生产线处理能力达到50000枚/小时、称重误差小于±0.2g、分级准确率达到98%、禽蛋破损小于0.5％。 该项目已获国家发明专利4项，登记软件著作权1项。成果已在国内形成批量生产，在多家企业获得应用，产品市场前景广阔。 成果完成时间：2017年5月

近几年，世界风能发电平均以30%以上的速度增长，全球风电产业的迅猛发展带动了风电机组的快速发展，风力发电一般可划分为大型风电、中型风电及小型风电。小型风电多为离网型风电，是独立运行的供电系统，即在电网未通达的偏远地区，用小型风电机为蓄电池充电，再通过逆变器转换成交流电向终端电器供电，单机容量一般在100W-10kW。早在20世纪70年代，小型风电技术在中国风能资源丰富的内蒙古、新疆等地得到了发展，最初小型风电技术被广泛应用在送电到乡项目中为农牧民家用供电。目前，在小型风力发电机叶片生产过程中，由于叶片采用的原材料多为木质、玻璃钢、合金材料，生产过程机械化程度偏低，很难保证每根叶片的重量和重心位置满足装机要求。这就给小型风力发电机的安装带来很大的麻烦，因为要保证小型风力发电机在运行过程中的平衡和稳定性，需要安装在每一台风机上的叶片重量和重心位置满足装机要求。于是对所生产的叶片进行测试和配对就成为叶片出厂前的关键技术环节，目前的配对方法和技术不仅生产效率低，并且无法快速大批量自动实现小型风电叶片的最优化配对和配重。 针对上述现有小型风力发电机生产过程中叶片配对工序的不足，而提供一种快速高效的小型风电叶片批量自动优化配对装置。该配对装置包括测量系统、数据传输装置和数据处理装置。并配套有相应软件，在对叶片重力、几何尺寸等数据进行测量的基础上，通过数据处理装置计算出叶片的实际重量、重心位置，将重量和重心位置相同或相近的叶片编号配对，具有测量精准、配对准确、配对效率高的优点。 本产品属于小型风力发电机叶片生产安装领域。

产品详细介绍 PlantScreen植物表型成像分析系统（植物自动传送版）   PlantScreen植物表型成像系统由捷克PSI公司研制生产，整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像、自动称重与浇灌系统等多项先进技术，以最优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的全方位生理生态与形态结构成像分析，用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。作为全球第一家研制生产植物叶绿素荧光成像系统的厂家，PSI公司在植物表型成像分析领域处于全球的技术前列，大面积叶绿素荧光成像分析功能使PlantScreen成为植物表型分析与功能成像分析的最为先进的仪器设备，使植物生长、胁迫响应等测量参数达100多个。 左图为整套PlantScreen系统，中图为成像室，右图为成像室中的玉米 PlantScreen系统包括如下成像分析功能：   1. 叶绿素荧光成像分析：单幅成像面积35x35cm，成像测量参数包括Fo, Fm, Fv, Fo’, Fm’, Fv’, Ft, Fv/Fm, Fv’/Fm’, Phi_PSII, NPQ, qN, qP, Rfd等几十个叶绿素荧光参数 2. RGB成像分析：成像测量参数包括： 1) 叶面积（Leaf Area: Useful for monitoring growth rate） 2) 植物紧实度／紧密度（Solidity/Compactness. Ratio between the area covered by the plant’s convex hull and the area covered by the actual plant）   3) 叶片周长（Leaf Perimeter: Particularly useful for the basic leaf shape and width evaluation (combined with leaf area)） 4) 偏心率（Eccentricity: Plant shape estimation, scalar number, eccentricity of the ellipse with same second moments as the plant (0...circle, 1...line segment)） 5) 叶圆度（Roundness: Based on evaluating the ratio between leaf area and perimeter. Gives information about leaf roundness） 6) 叶宽指数（Medium Leaf Width Index: Leaf area proportional to the plant skeleton (i.e. reduction of the leaf to line segment)） 7) 叶片细长度SOL (Slenderness of Leaves) 8) 植物圆直径（Circle Diameter. Diameter of a circle with the same area as the plant） 9) 凸包面积（Convex Hull Area. Useful for compactness evaluation）   10) 植物质心（Centroid. Center of the plant mass position (particularly useful for the eccentricity evaluation)） 11) 节间距（Internodal Distances） 12) 生长高度（Growth Height） 13) 植物三维最大高度和宽度（Maximum Height and Width of Plant in 3 Dimensions） 14) 相对生长速率（Relative growth rate） 15) 叶倾角（Leaf Angle） 16) 节叶片数量（Leaf Number at Nodes） 17) 其它参数如用于植物适合度估算的颜色定量分级、绿度指数（Other parameters such as color segmentation for plant fitness evaluation, greening index and others） 3. 高光谱成像分析（选配），可成像并分析如下参数： 1) 归一化指数（Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)） 2) 简单比值指数（Simple Ratio Index, Equation: SR = RNIR / RRED） 3) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI1), ?Equation: MCARI1 = 1.2 * [2.5 * (R790- R670) - 1.3 * (R790- R550)]） 4) 最优化土壤调整植被指数（Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)?, Equation: OSAVI = (1 + 0.16) * (R790- R670) / (R790- R670 + 0.16)） 5) 绿度指数（Greenness Index (G), Equation: G = R554 / R677） 6) 改进的叶绿素吸收反射指数（Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance Index (MCARI), ?Equation: MCARI = [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550)] * (R700/ R670)） 7) 转换类胡罗卜素指数（Transformed CAR Index (TCARI)?, Equation: TSARI = 3 * [(R700- R670) - 0.2 * (R700- R550) * (R700/ R670)]） 8) 三角植被指数（Triangular Vegetation Index (TVI)?, ?Equation: TVI = 0.5 * [120 * (R750- R550) - 200 * (R670- R550)]） 9) ZMI指数（Zarco-Tejada & Miller Index (ZMI), Equation: ZMI = R750 / R710） 10) 简单比值色素指数（Simple Ratio Pigment Index (SRPI), Equation: SRPI = R430 / R680） 11) 归一化脱镁作用指数（Normalized Phaeophytinization Index (NPQI), Equation: NPQI = (R415- R435) / (R415+ R435)） 12) 光化学植被反射指数（Photochemical Reflectance Index (PRI), Equation: PRI = (R531- R570) / (R531+ R570)） 13) 归一化叶绿素指数（Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI), NPCI = (R680- R430) / (R680+ R430)） 14) Carter指数（Carter Indices?, Equation: Ctr1 = R695 / R420; Ctr2 = R695 / R760） 15) Lichtenthaler指数（Lichtenthaler Indices?, Equation: Lic1 = (R790 - R680) / (R790 + R680); Lic2 = R440 / R690） 16) SIPI指数（Structure Intensive Pigment Index (SIPI), Equation: SIPI = (R790- R450) / (R790+ R650)） 17) Gitelson－Merzlyak指数（Gitelson and Merzlyak Indices?, ?Equation: GM1 = R750/ R550; GM2 = R750/ R700）   4. 热成像分析（选配）：用于成像分析植物在光辐射情况下的二维发热分布，良好的散热可以使植物耐受较长时间的高光辐射或低水条件（干旱） 5. 近红外成像分析（选配）：用于观测分析植物的水分状态及其在不同组织间的分布变异，处于良好浇灌状态的植物表现出对近红外光谱的高吸收性，而处于干旱状态的植物则表现出对近红外光谱的高反射性，通过分析软件可以监测分析从干旱胁迫到再浇灌过程中的整个过程动态及植物对干旱胁迫的响应和水分利用效率，并形成假彩图像，可以与植物的形态指数及叶绿素荧光指数进行相关分析研究。   系统配置与工作原理：   整套系统由自动化植物传送系统、光适应室、RGB成像、FluorCam叶绿素荧光成像、高光谱成像、植物热成像、植物近红外成像、自动浇灌施肥与称重系统、植物标识系统等组成，光适应室内的植物可由传送带传送到成像室进行成像分析等。   技术指标：   1. 自动装载与卸载植物样品，通过条形码或RFID标签识别跟踪样品 2. 光适应室：用于光照适应或植物培养，LED光源光照强度达1000μmol/m2.s，无热效应，强度0－100%可调，可通过实验程序预设光照周期变化，可选配通用型或专用型如水稻生长观测室等，还可选配三维扫瞄成像分析功能（包括XYZ三维扫瞄成像系统和软件） 3. 标配托盘架30x30cm，用于安放盆栽植物或可以盛放多个小花盆的托盘 4. 自动传送系统由光适应室到成像室形成一个环形传送通道，传送带采用具变速器的三相异步马达，200-1000W，传送带宽320mm，负载力130kg，速度9m/min 5. 移动控制系统中央处理单元：CJ2M-CPU33；数字I/O：最大2560点；PLC通讯：通过以太网100Mb/s高端PC；OMRON MECHATROLINK-II 最大16轴精确定位 6. 植物成像测量室：150cm(长)x150cm(宽)x220cm(高)，与环境光隔离（light-isolated），快速自动开启关闭门，开启关闭周期小于3秒，传送带入口具光幕传感系统、条码识别器和RFID读取器 7. RFID读取器辨识距离：2-20cm；通讯：RS485；条码识别器可读取1维、2维和QR码，具LED光源便于弱光下辨识，RS485通讯 8. F3EM2光幕系统，精确测量植物高度和宽度以便进入成像测量室后摄像头自动精确定位，测量范围150cm，分辨率5mm 9. 叶绿素荧光成像：包括光隔离成像室、自动开启与关闭门、传送带、PLC控制自动上下移动聚焦系统、4个LED光源板、8位绿波轮等，单幅成像面积35x35cm，测量光橙色620nm，橙色和白色双波长光化学光，饱和光闪为白色或蓝色 10. 自动灌溉与称重，可同时对5个植物种植盆进行浇灌和称重，精确度±1g；称重后精确浇灌，可通过实验程序（protocol）预设浇灌过程（regime）或干旱胁迫状态，还可选配营养供给系统随浇灌定量供给植物营养（如氮肥等）；称重前自动零校准，还可通过已知重量（如砝码）物品自动进行再校准；防护级别：IP66 11. 称重系统由4个称重单元组成，安全承载限：150% Ln；温度补偿：-10－40°C，标配测量范围7kg，可选配10kg、15kg或20kg 12. RGB成像：顶部和侧面三维成像（3个摄像头），每个摄像头各自拥有独立的控制面盘以设置曝光时间、增益、白平衡等，通过控制面盘的快照键可即时拍照并显示分辨率等信息，还可通过自动模式自动成像并存储至数据库，每次扫瞄成像时间小于10秒 13. RGB成像系统包括成像室（光隔离）、传送带及位置传感器、3个摄像头、光源及成像分析软件，标配成像范围150cm(长)x150cm(宽)x150cm(高)，LED冷白光源（不对植物产生热效应） 14. 标配USB以太网摄像头，有效像素4008x2672，像素大小9.0μm，比特分辨率12比特，光量子效率：蓝光峰值465nm，绿色峰值540nm，红色峰值610nm；28mm光学镜头，口径43.2mm，光圈范围2.8－F16 15. NIR近红外成像单元：可成像采集1450－1600nm水吸收波段，以反映植物水分状况，在供水充沛情况下表现出高NIR吸收值，干旱胁迫情况下则表现出高NIR反射，NIR假彩色成像可以通过软件反映和分析植物水分状况 16. 高光谱成像单元包括光隔离成像测量室、自动开启关闭门、传送带、PLC控制自动移动聚焦镜头包括SWIR和VNIR镜头、光源、成像分析系统等，VNIR镜头波段380nm－1000nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速12－236 fps；SWIR镜头波段900－2500nm，光圈F/0.2，缝隙宽度25μm，缝隙长度18mm，帧速60或100 fps，视野150x100cm 17. 用户可通过实验程序选择SWIR成像、VNIR成像或两个镜头全波段成像，每个镜头成像时间分别为15秒 18. 热成像单元：分辨率640x480像素，温度范围20－120°C，灵敏度NETD<0.05°C@30°C/50mK，成像面积可达150x150cm 19. 可选配人工气候室，植物生长面积9.5m2，生长高度2.0m，温度稳定性±1°C，430nm－730nm白色和IR LED 光源，1000μmol/m2/s（距离植物100cm高度的光强）,可预设自动光照周期动态， 20. 系统控制与数据采集分析系统： Ø 用户友好的图形界面 Ø 用户定义、可编辑自动测量程序（protocols） Ø MySQL数据库管理系统，可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，支持多种存储引擎，相关数据自动存储于数据库中的不同表中 Ø 植物编码注册功能：包括植物识别码、所在托盘的识别码等存储在数据库中，测量时自动提取自动读取条形码或RFID标签 Ø 触摸屏操作界面，在线显示植物托盘数量、光线强度、分析测量状态及结果等，轻松通过软件完全控制所有的机械部件和成像工作站 Ø 可用默认程序进行所有测量，也可通过开发工具创建自定义的工作过程，或者手动操作LED光源开启或关闭、RGB扫面成像、叶绿素荧光成像、称重及浇灌等 Ø 实验程序（Protocols）具备起始键、终止键、暂停键 Ø 可根据实验需求自动控制植物样品的移动和单一成像站的激活 Ø 可提供3个相机视角的RGB数字生长分析，包含阈值分析和颜色分析 Ø 对于叶绿素荧光成像图片，软件可批量进行淬灭参数分析，包含了在背景去除图像上用户感兴趣区域和像素值的平均。分析数据以原始图像和分析数据的形式存储在数据库中。 Ø 对FIR热成像图，16位图可直接导出到MATLAB或通过软件生成温度分布的假彩图像。   部分用户：   1. 国际水稻研究所（菲律宾）The International Rice Research Institute, Los Banos Philippines  2. 澳大利亚联邦科学与工业研究组织植物表型组学中心The CSIRO Plant Phenomics Center, Canberra, Australia  3. 澳大利亚国立大学The Australian National University, Canberra. Australia  4. 孟山都公司（美国）Monsanto Corporation, St. Louis, USA.  5. 杜邦先锋国际良种公司Pioneer-Dupont, Des Moines, Iowa  6. 巴斯夫公司Metanomics（柏林）Metanomics (BASF), Berlin, GDR  7. 巴斯夫公司CropDesign（比利时）CropDesign (BASF), Nevele, Belgium  8. 美国合成基因公司Synthetic Genomics, La Jolla, USA  9. Palacky 大学Palacky University Olomouc, Czech Republic 10. Masaryk 大学Masaryk University Brno, Czech Republic   产地：欧洲