以米胚芽为原料，制备出富含γ-氨基丁酸（GABA）的功能性配料（GABA≥ 20.6g/100g）；以米糠为原料富集 GABA，产品中 GABA≥10g/100g；以高浓度 GABA 和碎米为原料制备营养大米（GABA≥500mg/100g）；制备得到 GABA≥100mg/100g 的发芽糙米，是普通发芽糙米中 GABA 含量的 2-3 倍。 创新要点 米胚内源性 GAD 激活技术、酶反应定向调控技术、固定化酶技术、和高效分 离技术、活性保持技术和低温挤压技术 

我国是食用植物油消费大国，以 2012 年为例，我国食用植物油消费量为 2800 多万吨，其中精炼植物油占 70%以上。吸附脱色是食用油精炼的关键工序，其目 的是去除油中的色素、残皀、残磷、金属离子、氧化分解产物、农残、重质多环 芳烃等微量杂质组分，其效果优劣将直接影响食用油终端产品的质量与食用安全 性。传统脱色吸附材料是以膨润土为原料，采用高温高酸高能耗湿法加工而成， 其特点是活性度高，催化能力和脱色力强，但用于食用油吸附脱色时存在选择性 差、吸油率高、副反应（氧化、异构化、环化）严重和过滤性能差的缺陷。为此，本项目系统研究了油脂吸附脱色作用机制、脱色对油品品质影响、凹凸棒石黏土 （简称凹土）的显微结构、纳米效应及表面特性，发明了食用油脱色吸附材料的干法活化工艺和符合其特性的食用油“两步”脱色工艺；在此基础上，进一步对 脱色吸附材料进行多元复合改性，开发了具有高吸湿性的凹土系列干燥剂。

本实用新型涉及一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路，该电路主要包括稳压电源、参考电压为4.5V的电池、运放单元、非门、与非门、触发器、微处理器、AD转换电路、采集数据传感器电路及电子模拟开关电路；该电路工作时，电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6；电容C1、C2、C3；比较器03和04组成干扰信号提取电路；析出电源输入端的干扰信号；通过与非门和RS触发器，输出复位控制信号，控制微处理器和传感器电路在干扰信号期间同步复位，使09模块TS5A3166在干扰信号出现期间切断模块12的电源。该复位电路连接简便，易于理解，当稳压电路输出端出现干扰信号时，电路提取这个干扰信号控制微处理器和传感器电路同步复位，避免对后续电路的影响，有效提高了系统的可靠性。

项目简介 化工设备及化工设备是在高温、高压及腐蚀环境下工作的机械设备，其零部件的安全可靠工作是整个生产装置的安全运行的基本保障。化工机械零部件的脆性破坏，对化工装置的安全生产危害性极大。它无先兆、容易引起重大事故。我们采用数值分析方法，对化工设备常用零部件的受力情况进行分析计算，运用金相分析及扫描电镜等手段对零部件断口的组织特征及微观形貌进行分析；采用化学分析方法及微区能谱分析方法对断口物质成分进行分析；采用断裂力学分析方法根据断口的形成过程对零部件的破坏进行断裂力学参量分析。应用情况 运用以上方法及手段，对武汉石油化工厂聚丙烯装置活化剂管道连接螺栓的突然破坏、原油加热装置热电偶管的突然破坏及催化装置浮头式换热器小浮头连接螺栓的突然破坏进行了失效分析，找出了导致零部件发生脆性突然破坏的原因，为采取有效措施防止此类破坏提供了参考依据，为整套装置的安全运行起到了一定的保障作用。

本项目获 2019 年国家技术发明二等奖 淀粉加工用酶是食品工业用量最大的酶制剂。目前我国淀粉加工关键酶制剂匮乏或被国外垄断，导致一些淀粉加工技术难以实现或优势不足，因此亟需开发 具有自主知识产权的酶制剂，构建淀粉加工关键酶共性技术的研发体系。 

由于地球的自传，地面的太阳电池板必须自动跟踪太阳才能获得最好的辐照效果。为此必须建立聚光和自动跟踪太阳的复杂而昂贵设备，这样无疑增加了成本。本项目不要建立复杂的自动跟踪太阳的设备，却能尽量多地聚集射角入电池表面的太阳光。为此，我们将光伏玻璃表面制备成由多个半球面构成的复眼结构，将其覆盖光伏太阳电池板表面时就可将斜照入射的太阳光尽可能多地聚集射入太阳电池表面，进而提高太阳电池的光电转换效率。模拟表明，在没有间隙排布和弦高比为2.5时效果最优，并且复眼越大优化效果越好，与常规平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%。按设计制得实际复眼光伏玻璃样品，通过一天阳光下的实际测量，得到了类似模拟的效果。本项目自主研发了由多个由半球面构成复眼结构的光伏玻璃，将其覆盖光伏太阳电池板表面时可将斜照入射的太阳光尽可能多地聚集射入太阳电池表面，具有跟踪太阳光的类似功能，提高太阳电池的光电转换效率。与常规平面光伏玻璃相比，所收集的光能增加4.43%以上。

一、项目简介 “中国制造2025”与《福建省实施<中国制造2025>行动计划》促使智能制造成为生产制造企业的主旋律,而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元，2015年中国机器人市场累积销售68459台。然而，工业机器人结构复杂，工作环境恶劣，保养和维护对生产企业技术人员的能力提出了极高的要求。一旦工业机器人故障得不到及时维修，将直接影响正常生产。因此，开发工业机器人故障诊断与预测系统对工业机器人的推广和应用将起到重要作用。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系，采用企业与高校共同投资模式，建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”，实验室现有师生近百人，为高校师生提供研发环境，为企业进行技术难题攻关并培育人才。与微柏签署了为期3年的技术服务合同（2014.12-2017.12，微柏工业机器人技术支持服务，150万元）。 得到厦门大学中央高校业务费资助“基于大数据的工业机器人故障诊断与预测方法研究，2016.1-2018.12，35万元”。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业，从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年，专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等，自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台，工业机器人零点矫正与运动精度检测装置，焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统，获得国家发明专利5项，国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等，承担了省部级科技项目10余项。

本发明公开了一种基于区域分割和曲面拟合的室内定位方法， 包括：在给定目标区域中设置 M 个信号源和 N 个参考点，保证每个参 考点能够接受来自至少一个信号源的信号强度，同时记录每个参考点 的二维坐标信息，对于每个参考点进行信号强度采样，然后对样本取 均值，得到第 i 个参考点的指纹，将给定目标区域划分为 K 个区域， 并根据每个区域内的参考点的指纹，建立相应的区域指纹，并存到指 纹数据库，在每个区域内，针对每一个信号源，利用该区域内参考点 的指纹，建立一个曲面拟合函数来表示该信号源在该区域内的信号强 度分布。本发明能够解决现有指纹定位技术中，定位性能受参考点粒 度的制约，定位结果只能从有限个参考点中提取，导致定位精度有限 的问题。

1. 药物制剂 2. 体外抗炎作用 与阴性对照组相比，脂质体滴眼剂对巨噬细胞分泌炎性细胞因子NO和TNF- a的抑制作用更明显(p<0.01)。与阳性对照组相比，阳性对照组(地塞米松溶液，250μg/mL)与脂质体(18250μg/mL)的体外抗炎作用无显著差异(p﹥0.05)。说明脂质体滴眼液具有良好的体外抗炎作用。结果如表和图所示。 Table. Effect  on NO and TNF-α secretion in RAW264.7 cells. (mean ±SD, n=6) Group NO concentrations（μmol/L） TNF-α concentrations（μmol/L） Blank control 4.62±0.26 78.6±3.69 LPS 19.45±0.74 7737.3±251.75 Liposomes（μg/ml） 3 9.31±0.55 5527.6±225.83 10 7.96±0.29* 3529.2±189.17* 18 5.73±0.22** 2549.3±134.17** 24 5.46±0.34** 1563.4±83.33** 30 4.20±0.23** 556.9±28.67** Negative control 10.12±0.62 5387.79±226.45 Positive control 5.81±0.24** 2413.9±148.5** Note: * means the difference is significant compared with the LPS group (P < 0.05), ** means the difference is very significant (P < 0.01). Fig. 8. (A) Effect on TNF-α secretion of RAW264.7 cells, (B) Effect on the secretion of inflammatory mediator NO in RAW264.7 cells. 3. 体内抗炎效果 体内抗炎效果结果见下图。

本项目创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型，将中药传统工艺与最新智能技术相融合，改革中药粗放型生产制造方式，建成符合高效能生产优质中成药要求的中药智能制造平台，成为信息化、网络化、智能化制造中成药的开拓者，为中药制药企业高效营运、提质降本、高质量发展提供了关键核心技术体系，实现了科学、严谨、智能、精准管控中药制药过程的技术跨越。   关键技术1：中药制药关键物料属性智能辨识技术 本项目在中医药理论指导下，将现代医学分子实验方法与知识网络分析等智能技术相融合，科学认知中成药临床优势特色和中药产品质量属性。 研发了3种辨识方剂化学物质的新方法，整合方剂药材组成、化学成分、中医证候和临床疗效等知识单元，从方-药-病-证入手，提出三个层次的知识关联网络构建方法。根据“病证结合、方证对应、理法方药一致”研究理念，构建了涵盖药材-证候、药材-疾病、成分-疾病三个层次的方剂关联知识网络。在此基础上，整合中医遣方用药规律、现代分离分析与高通量筛选技术，发展了基于知识发现的方剂活性物质智能认知新策略，研究发现小青龙汤类方宣肺平喘、助阳解表功效物质组以及一系列具有潜在抗病毒活性的方剂活性物质，不仅为诠释方剂组方的科学内涵提供了技术工具，也为智能认知中成药质量属性探索了新路。 以中医气血理论认识心脑血管疾病及2型糖尿病的共同特征，针对疾病发生发展的关键病理环节，以糖脂代谢、血管功能、血液流变等为重点，构建心脑血管疾病共有生物分子网络模型；创新设计靶向PTP1B等关键靶点的荧光探针，用于辨识具有抗脂质累积、改善胰岛素抵抗等生物效应的中药活性物质，在此基础上建立了“成分-靶点-通路-疾病”多层次网络整体分析方法。 以芪参益气滴丸、冠心宁片、丹红注射液等品种为研究载体，通过系统总结中成药化学、生物及临床应用信息，梳理中药生产制造中所涉及的知识实体类、实体类属性及属性数据来源，并详细描述各类实体间的关系，从而构建中药制药知识图谱，科学认知中成药临床特色和中成药质量属性。   关键技术2：中药产品质量多属性同时检测技术 本项目发明了可同时检测中药质量及其生物活性成分的方法以及中药产品化学属性与生物属性同时检测法，并建立了基于深度学习与计算视觉的中药理化属性与生物属性高光谱同时检测法，实现了中药化学-生物属性融合检测、化学-生物-物理属性融合检测以及生物活性多重检测，为多方位快速检测中药产品质量开辟了技术新路。 创新设计中药化学-生物融合检测原理，通过在能够特异性识别生物靶标的肽段上修饰易离子化的标签分子，合成制备靶向质谱响应探针，用于多靶标高灵敏同步检测，再使用DART-MS对中药质谱指纹图谱与多靶酶活性进行融合检测，从而建立了基于质谱响应探针的中药质量多属性同时检测法，可快速、灵敏、准确地同时检测中药产品化学成分一致性与生物活性，相关研究成果发表在国际分析技术领域顶级期刊《Analytical Chemistry》（IF=6.7）。 首次将微流控芯片应用于中成药质量评价，针对心脑血管疾病相关的两个关键靶酶（凝血酶与血管紧张素转化酶），发明并研制出多功能的微流控芯片，将其用于评价芪参益气滴丸等中成药的生物活性，实现了对正常与异常批次产品的准确识别，且效果优于色谱指纹图谱方法。这种微流控芯片不仅可用于评价中药产品生物活性，而且能够同时筛选出中药产品内具有酶抑制活性的化合物。 将新一代人工智能技术与高光谱分析技术相融合，用于智能处理高光谱（可见光和短波近红外）数据，研制出一种可同时检测中药注射剂化学、生物及物理质量属性的在线分析方法。该方法包括一个端到端的多输出深度学习模型和一种新的双尺度异常检测算法，前者以光谱数据为输入，可同时测定多个化学成分含量和生物活性指标；后者通过对图像数据进行边缘检测、角点检测以及曲率计算，能检测出最小直径为60 μm的可见异物，实现了总黄酮、总内酯、抗氧化活性、抗凝血活性、色度及可见异物的同时检测。   关键技术3：中药制药过程多维度智能感知技术 本项目建立了中药制药过程多维度智能感知技术，从不同方位表征制药过程物料信息与时变特性，为智能认知制药过程规律提供关键信息。 采用高光谱和高速摄像等技术获取不均匀药材表面上光学数据，优选数据融合及分类方法，依靠计算机视觉准确感知药材真伪、产地、质量等级；进一步与常规液相色谱检测等技术相结合，从物理性状、指标成分和大类成分等多个维度综合精准感知药材品质。针对致病微生物快速检测，研制了基于SERS的生物传感器，利用拉曼光谱仪快速检测中药产品中微生物，攻克微生物检测时间长、灵敏度低的现场感知难题。 针对提取过程等中药制药关键工序中有效成分时变信息检测，采集并比对正常及异常工况时的提取动态光谱数据，采用机器学习算法建立监测模型，在线实时获取过程中有效成分提出情况，通过提取数据积累，不断提升模型精度，准确感知提取过程工艺品质。 为有效降低异常工况发生率，提出中药制药过程轨迹监测方法，采用Hotelling T2、DModX和主成分得分等多维统计量综合表征过程状态，快速灵敏感知制药过程状态异常；根据状态特征控制后续工况操作参数，提前排除潜在扰动因素，保持过程轨迹始终处于控制限内，攻克了中药生产制造状态无法测控的难题，并成功应用于丹红注射液生产现场。 运用所建立的适用于中药复杂体系并体现整体观的中药制药过程多维度智能感知技术，将制药分析技术从以往的“检测指标成分”创新发展为“监控制药过程状态”，科学测判中药制药过程状态一致性，开创了中药制药过程一致性管控的技术先河。   关键技术4：中药制药过程智能认知与优化技术 本项目在中医药理论指导下，聚焦中药先进制药与信息化融合中的重大技术挑战，创造性提出符合中药特点的制药工业大脑模型以及中成药生产制造知识图谱构建方法，建立了制药过程智能认知与优化技术，打通“信息孤岛”，从而能利用中药工业大数据来发现中药制药知识，提升中药制造智能化程度。 建立药材关键性质和关键过程参数范围与过程产物品质之间的定量关系，明确制药过程对药材质量波动的承受能力大小，建立与之相匹配的投料药材质控标准；进而采用不同批号药材按比例混匀投料等均一化质控手段严控药材关键指标成分含量波动在预设质控标准范围内，显著减少原料批次间差异，从制药过程源头保障了中药质量。   创建了风险分析和统计分析相结合的中药制药关键工艺单元辨析及工艺关键参数辨识技术，提出加权决定系数法综合制药工艺对有效成分含量、风险物质限量和生产效率等的多目标需求，自主开发计算机软件并获软件著作权，为精准设定制药过程控制目标参数提供了有效认知工具。