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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺
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茶葉生產(chǎn)加工一體化信息管理與智能化裝備研究
一、項(xiàng)目分類
顯著效益成果轉(zhuǎn)化
二、成果簡介
在茶園管控方面，取得以下成果：
（1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費(fèi)線對于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測方法處于國際領(lǐng)先水平；
（2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害；
（3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。
在茶葉加工方面，取得以下成果：
（1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對于光譜測量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測新方法；
（2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無損快速檢測裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測；
（3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。
在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果：
（1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序；
（2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)；
（3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。
浙江大學(xué)
2022-08-15
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一種在電渣重熔過程中直接釩合金化的方法
（專利號：ZL 201510219962.0） 簡介：本發(fā)明公開了一種在電渣重熔過程中直接釩合金化的方法，屬于電渣重熔技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明利用電渣重熔過程中爐內(nèi)溫度較高的特點(diǎn)，利用碳代替鋁直接還原氧化釩，并巧妙的與喂線技術(shù)結(jié)合，能精確控制合金元素的加入量，減少夾雜物，其操作方法為：先將氧化鋁和石墨制成合金線，然后啟動(dòng)電渣爐開始電渣重熔，隨后喂入合金線，并加入鋁粒進(jìn)行擴(kuò)散脫氧，電渣重熔過程結(jié)束后停止喂線，進(jìn)入補(bǔ)縮階段直至補(bǔ)縮完成。本發(fā)明直接釩合
安徽工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種基于CAD導(dǎo)入的工業(yè)機(jī)器人圖形化控制系統(tǒng)
本發(fā)明涉及工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域，旨在提供一種基于CAD導(dǎo)入的工業(yè)機(jī)器人圖形化控制系統(tǒng)。該種基于CAD導(dǎo)入的工業(yè)機(jī)器人圖形化控制系統(tǒng)包括工控機(jī)控制器、運(yùn)動(dòng)控制卡和機(jī)器人本體；工控機(jī)控制器能將圖形化任務(wù)轉(zhuǎn)化成運(yùn)動(dòng)控制指令，并發(fā)送到運(yùn)動(dòng)控制卡；運(yùn)動(dòng)控制卡能接收運(yùn)動(dòng)控制指令，控制機(jī)器人本體進(jìn)行運(yùn)動(dòng)；機(jī)器人本體包括伺服驅(qū)動(dòng)器、伺服電機(jī)和機(jī)械關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)，用于完成具體工作動(dòng)作。本發(fā)明結(jié)合了CAD圖紙導(dǎo)入和PC機(jī)操作的優(yōu)勢，能將加工工件的CAD圖紙自動(dòng)編譯為運(yùn)動(dòng)控制卡可以執(zhí)行的機(jī)器人指令語句，不需要用戶直接輸入具體的控制指令代碼和參數(shù)，提高了參數(shù)輸入的精度、速度以及編程的速度。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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一種基于地圖圖式的制圖知識構(gòu)建及形式化表達(dá)的方法
本發(fā)明公開了一種基于地圖圖式的制圖知識構(gòu)建及形式化表達(dá)的方法，主要步驟包括:對基本比例 尺地圖圖式中有關(guān)地圖制圖知識(文字形式)進(jìn)行類別劃分;對劃分后的制圖知識進(jìn)行關(guān)鍵詞抽象;設(shè)計(jì) 不同類別制圖知識的形式化表達(dá)方式;建立制圖知識的數(shù)據(jù)庫。研究制圖知識形式化表達(dá)的目的是為地 圖制圖的自動(dòng)化服務(wù)，地圖制圖過程在利用制圖知識時(shí)，首先需要對制圖知識進(jìn)行檢索查詢;然后再對 檢索出的制圖知識進(jìn)行解析;最終用于指導(dǎo)和規(guī)范地圖制圖過程。本發(fā)明提出一種基于地圖圖式的制圖 知識構(gòu)建及形式化方法，方法易行，制圖知識庫易于擴(kuò)展，能夠滿足國家基本比例尺地形圖的制作成圖。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體及其制備方法
本發(fā)明涉及一種硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體及其制備方法。其技術(shù)方案是：先將64——85wt%的鹵化物粉、4——15wt%的氧化鋯粉、2——5wt%的氧化硅粉、2——6wt%的氧化硼粉、0.3——1.1wt%的炭粉和6——10wt%的鎂粉混合均勻，機(jī)壓成型；再將成型后的坯體置于電爐中，在氬氣氣氛和升溫速率為2——8℃/min的條件下升溫至1000——1250℃，保溫2——6小時(shí)，將燒成后的坯體用蒸餾水洗滌，然后放入濃度為1.0——4.0mol/L的鹽酸中浸泡3——8小時(shí)，過濾，用去離子水清洗，在80℃條件下干燥11——24小時(shí)，粉碎，即得硼化鋯-碳化硅超細(xì)復(fù)合粉體。本發(fā)明具有反應(yīng)溫度低、反應(yīng)時(shí)間短、過程易于控制、工藝簡單、產(chǎn)率高的特點(diǎn)；其制品分散性好、顆粒團(tuán)聚小、成分均勻、純度高和產(chǎn)業(yè)化前景大。
（注：本項(xiàng)目發(fā)布于2014年）
武漢科技大學(xué)
2021-01-12
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一種多箱體組合式顆粒飼料粉化率測定裝置
本發(fā)明公開一種多箱體組合式顆粒飼料粉化率測定裝置，包括座體、粉化裝置和驅(qū)動(dòng)裝置，其中，粉化裝置可活動(dòng)地安裝于座體，粉化裝置具有多個(gè)粉化腔，粉化腔用于容納顆粒飼料；驅(qū)動(dòng)裝置用于驅(qū)動(dòng)粉化裝置活動(dòng)，以使得粉化腔內(nèi)的顆粒飼料與粉化腔的內(nèi)腔壁相互碰撞而破碎。本發(fā)明提供的技術(shù)方案中，粉化裝置在驅(qū)動(dòng)裝置的驅(qū)動(dòng)下同時(shí)帶動(dòng)多個(gè)粉化腔活動(dòng)，以使得多個(gè)粉化腔內(nèi)的顆粒飼料分別與內(nèi)腔壁相互碰撞而破碎，可同時(shí)進(jìn)行多組顆粒飼料的粉化率測定，有利于提高測定效率。
（注：本項(xiàng)目發(fā)布于2019年）
武漢輕工大學(xué)
2021-01-12
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一種用于數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的預(yù)緊力數(shù)字化檢測裝置
本發(fā)明屬于數(shù)控機(jī)床技術(shù)領(lǐng)域，并公開了一種用于數(shù)控機(jī)床進(jìn) 給系統(tǒng)的預(yù)緊力數(shù)字化檢測裝置，包括壓力傳感器、信號放大和調(diào)理 單元、數(shù)模轉(zhuǎn)換單元和顯示單元，其中壓力傳感器設(shè)置在用于支撐進(jìn) 給系統(tǒng)滾珠絲杠副的軸承組與用于施加預(yù)緊力的鎖緊螺母及隔套之 間，用于對軸承組所承受的預(yù)緊力執(zhí)行實(shí)時(shí)檢測，并輸出相應(yīng)的模擬 信號；信號放大和調(diào)理單元用于將壓力傳感器所輸出的模擬信號執(zhí)行 放大和濾波處理；數(shù)模轉(zhuǎn)換單元用于將經(jīng)過放大和濾波處理后的模擬 信號執(zhí)行數(shù)模轉(zhuǎn)換，然后在顯示單元上予以直觀顯示。通過本發(fā)明， 能夠結(jié)構(gòu)緊湊、便于操控的方式直接獲得數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的預(yù)緊力 數(shù)據(jù)，同時(shí)具備高精度、高響應(yīng)度和適用面廣等特點(diǎn)。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別方法
本發(fā)明公開了一種基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別方法。該方法利用多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取人臉圖像的特征以實(shí)現(xiàn)人臉識別。在構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，采用卷積和最大值采樣交替的方法對特征進(jìn)行深度提取，另外對每層卷積層采用了多尺度池化的策略和步驟，一并輸入到全連接層，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本發(fā)明不需要對輸入的人臉圖像做截取或調(diào)整尺寸，不同尺寸的圖像都能使用同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和識別。基于多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但解決了輸入圖像尺寸可以不固定的問題，使得網(wǎng)絡(luò)能夠提取多尺度的人臉特征，而且對網(wǎng)絡(luò)性能帶來極大的提升，將會(huì)促進(jìn)多尺度池化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中的廣泛應(yīng)用。
浙江大學(xué)
2021-01-12
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一種電化學(xué)催化芳香烷烴碳?xì)滏I直接胺化反應(yīng)的方法
本發(fā)明屬于精細(xì)有機(jī)合成領(lǐng)域，具體涉及一種電化學(xué)催化芳香烷烴碳?xì)滏I直接胺化反應(yīng)的方法，本發(fā)明經(jīng)一步反應(yīng)將一級或二級芳香烷烴高效轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的胺化反應(yīng)產(chǎn)物。與目前常用方法相比該方法具備顯著優(yōu)勢：(1)來源廣泛且價(jià)格低廉的一級或二級芳香烷烴作為起始原料；(2)無金屬催化劑，無外源性氧化劑和堿參與，以電子作為清潔的氧化媒介，摒棄了傳統(tǒng)外源性氧化劑的添加，降低了成本，減少了環(huán)境污染；(3)溫和反應(yīng)條件實(shí)現(xiàn)惰性碳?xì)滏I的活化官能團(tuán)化；(4)反應(yīng)以磺酰亞胺類底物作為氮源引入氨基，能夠以較為理想的分離產(chǎn)率得到目標(biāo)產(chǎn)物，產(chǎn)物結(jié)構(gòu)豐富。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12
一種基于縱向堆疊的重參數(shù)化結(jié)構(gòu)模型的圖像分割方法
一種基于縱向堆疊的重參數(shù)化結(jié)構(gòu)模型的圖像分割方法，步驟包括：1)采集處處理圖像；2)把待處理圖像作為圖像分割模型的輸入，圖像分割模型的輸出即為分割后的圖像。圖像分割模型是基于縱向疊加結(jié)構(gòu)重參數(shù)化的圖像分割模型，即在圖像分割模型的訓(xùn)練階段，多3×3卷積縱向疊加結(jié)構(gòu)替換圖像分割模型中3×3卷積，有利于模型更好地學(xué)習(xí)特征；在推理階段，多3×3卷積縱向疊加結(jié)構(gòu)改為單個(gè)3×3卷積后對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，以加快推理速度，減少資源占用。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12