企业新闻

诚纳百川 信取天下

安徽省科学技术奖提名项目公示

一、项目名称:高效智能多工况工业杂粮色选装备关键技术及其产业化

二、提 名 者:合肥市科技局;提名意见:同意提名。

三、项目简介:工业杂粮色选装备是杂粮深加工生产和综合利用的基础。杂粮经济发展和粮食结构调整所需工业杂粮色选装备向品种多样化、工况极端化、产品系列化方向发展,其自主研发遇到宽粒度剔选失敏、多形态观测失准和高通量判别失精等重大技术难题。项目提出并实现高效智能多工况工业杂粮色选装备关键技术及其产业化,取得一系列重要成果与突破:

创新成果 1:提出并实现了智能杂粮色选装备高频高敏自适应剔选技术。构建了高频电磁气阀装置机电耦联动力学模型和动态响应特性状态方程,揭示了电磁气阀电磁制动机理及结构配置参数对功耗、系统精度等器件性能参数的影响规律,研发了高频高敏自适应剔选机构,实现了多种多形杂粮物料特性高敏感自适应剔选技术的突破,电磁阀频率最高可达 1000Hz。

创新成果 2:提出并实现了智能杂粮色选装备光学系统成像误差消减技术。构建了双频段光线协同作用的斜十字对视光路检测模型,揭示了光学系统成像误差与光路、照明、背景板和传感器的变化规律,自主研发了紧凑型四分选箱结构,实现了复杂工况下智能色选机光学系统成像误差消解技术的突破,低成像误差下选净率达 99%。

创新成果 3:提出并实现了智能杂粮色选装备高通量图像超分辨重建并行识别技术。构建了高通量低分辨率图像破损区域重建的特征参数识别模型,揭示了物料识别、颗粒运移、气动分离耦合作用对分类识别的影响机理,研发了面向待分选物料高噪声大流量处理需求的图像信息处理模块,实现了高通量图像破损区域超分辨重建与特征并行识别的突破,高通道下单机产量可达 10-15 吨/小时。

项目研制了工业杂粮色选装备多工况色选工艺与性能试验集成平台,实现了杂粮立式色选装备、杂粮履带式色选装备、红外复合杂粮色选装备等自主研发系列产品的产业化,联合各专家鉴定,技术达到国际先进水平,对提升我国工业杂粮色选装备自主创新能力做出重要贡献。

项目授权国家发明专利 7 项,实用新型专利 20 项,软件著作权 5 项,论文 3 篇。项目技术在中粮集团、益海嘉里、燕之坊、安粮集团等重点粮油食品企业中成功应用。

四、客观评价

  我公司组织召开了“多工况高效智能工业杂粮色选装备关键技术”项目成果鉴定会,合肥工业大学刘志峰教授、安徽机械工业联合会冯皖东会长、中国科学院智能研究院合肥分院孙怡宁研究员、中国科学技术大学金一教授、安徽省机械科学研究所蔡永武教授组成的专家组认为:“该项目技术难度大、实用性强、经济价值高、创新性强,具有自主知识产权,整体技术处于国内领先。

  项目研制的杂粮色选机通过了安徽省产品质量监督检验研究院的现场检验,依据 JB/T 13177-2017、Q/CSO 003-2014 等标准对隔离与空气过滤装置、超压泄放装置、耐压实验、紧固件、操作构建、设备的可洗净性、色选精度、色选产量等共十九项指标完成检验,均符合要求。

  科技查新结论:国家一级科技查新咨询机构安徽省科学技术情报研究所对本项目的科学技术要点完成了国内外联机检索查询,查新结论为:“该项目采用高频高敏自适应剔选响应技术,构建了高频电磁气阀装置机电耦合联动力学模型和动态响应特征状态方程,形成了电磁阀气压-喷嘴范围-喷气时间多参数协同精细控制的剔选动作自适应智能调控方法;采用全景观测误差可信主动消减技术,构建了双频段光线协同作用的斜十字对视光路智能检测模型,控制杂粮的双向多通道智能全景观测,采用紧凑并联四分选箱结构,实现了复杂工况下智能色选机全景观测误差可信消解技术的突破;采用高通量图像升采样重建解耦辨识算法,构建了待分选物料高速运动状态下图像损失感和特征参数在线检验模型,形成了多通道计算模式下图像实时超分辨重建与堆叠物料轮廓分割重构的方法。这在已检中的国内外相关文献中未见提及。”

五、应用情况:

先后应用于中粮集团、益海嘉里、燕之坊、安粮集团等二十多家中央粮库及大型生产加工企业,成功保障了我国储备粮的质量安全问题,并出口越南、泰国、缅甸、美国、日本等 20 多个海外国家和地区。 国内市场占有率基本保持在30% 左右,全国排名靠前列,国际市场占有率在 35% 左右。近三年累计实现新增销售额 47000万元,新增利润 11310万元,新增税收 5237 万元。

六、主要知识产权和标准规范目录

http://www.cn-amd.com/Upload/ueditor/1592986250709217.jpg

七、项目主要完成人情况

http://www.cn-amd.com/Upload/ueditor/1592986260992663.jpg

八、主要完成单位情况

1.安徽中科光电色选机械有限公司,排名1:

九、完成人合作关系说明

http://www.cn-amd.com/Upload/ueditor/1592986271620409.jpg