1.基本情况   

中心始终加强重点领域的科技研究，坚持“科技兴检”，累计承担各级各类科技项目60余项，成为国家自然科学基金项目依托单位和国家重点研发计划承担单位；获得专利授权41项，其中发明专利10项，承担或作为主要起草单位起草标准和技术规范24项，其中国家标准11项；累计在各类学术期刊发表论文300余篇。荣获“国家科技兴检二等奖”、“中国特种设备检验协会科学技术奖一等奖”等各级科技奖励23项。在电梯物联网、大数据分析技术、起重机健康监测与损伤识别技术等方面研究水平行业领先。

同时，作为依托单位，南京市特检院建有“国家智能测控产品质检中心（江苏）”、“江苏省特种机电设备安全监控应用产品质量监督检验中心”、“江苏省电梯应急处置服务数据中心”等1个国家级、7个省级和4个市级科技平台，形成了科研开发、技术转化、人才培养为一体的产业服务和创新发展体系。

科研项目表

2.大型起重机结构无人机智能检测技术研究

（1）倒置式无人机检测平台设计

为解决起重机人员不易到达部位的检测难题，利用无人机系统技术和机器视觉理论，研究应用于高空、高温等危险恶劣环境下的远程自动检测技术。设计了倒置式无人机专用检测平台，搭载高分辨率视觉传感器探测装置，实时采集显示被检测区域的图像，利用数字图像处理技术进行缺陷特征提取与识别，进一步提高特种设备的自动化检测水平。

（2）无人机自动巡检技术

通过对门式、门座式、塔式等起重机巡检路径进行科学规划，在GPS+GLONASS双系统融合精密定位技术基础上，提出了“飞机打点+航迹飞行”的多旋翼无人机自动巡检方法，全方位高质量采集大型起重机复杂钢结构表面图像，实现无人机定点巡航与结构检测作业，为实现规范化、标准化的无人机安全巡检作业奠定了基础。

（3）基于深度学习的缺陷检测技术

采用基于Faster R-CCN深度神经网络的缺陷检测识别算法，通过分类和回归来实现裂纹、锈蚀等缺陷的分类和检测；利用裂纹特征参数识别算法，对金属结构表面裂纹宽度、长度、面积、裂纹类型及其走向等相关参数进行定性及定量分析；利用像素点法统计得到腐蚀区域面积计算腐蚀率，为金属结构安全评估提供精确有效的数据基础。

深度学习检测算法

裂纹检测

裂纹识别

腐蚀检测

腐蚀识别与分级

（4）无人机图像智能检测系统软件

无人机图像智能检测系统软件采用BS+CS结合架构，解决缺陷检测、识别、报警、标记等问题，根据现场采集的图像，调用深度学习算法进行自动检测并出具初步报告；实现设备基础信息导入、更新，报告审核、批准和统计分析功能，通过人工复查图像缺陷并进行标记，对报告进行修改、审核。

（5）无人机现场检测应用

在门（座）式起重机定期检验和安全评估中，利用无人机辅助检验人员对不易到达部位（例如象鼻梁上的滑轮、销轴、钢丝绳，臂架，拉杆等）的检查，检出企业不易发现设备隐患多处。

3、起重机物联网技术研究

项目根据大吨位桥门式起重机的结构特点和使用要求，设计了多参数数字化监测方案和一套结构应力监测装置；采用专家系统与故障树结合的方法进行故障预警；对故障发生进行有效预警，可为企业安全生产提供必要的保障。

4、电梯物联网技术研究

先后获得国家发改委、国家工信部、市场监管总局和南京市科技局等项目立项，项目依托物联网等新一代信息技术，搭建国家、省（市）、企业三级服务平台，并通过支持政府部门、检验机构、生产企业、使用单位、社会公众五方参与、共同监督，实现特种设备的信息追溯、动态监管、应急救援、实时追踪。项目全面掌控网内电梯的日常运行情况，获取电梯运行的基础数据，实时监测电梯运行故障， 诊断电梯健康状况。

语音安抚，一键拨号  CDMA DTU，传输电梯状态信号和语音     霍尔开关，检测电梯门的开关状态

光电开关，综合判断电梯运行位   红外传感器，判断轿厢内是否有人  视频监控，有线接入系统

现场安装调试