按照《科技成果转化实施证明工作规范》(Q/ZZZK-001-2024)标准相关规定，拟对李子阳作为成果主要负责人的一项科技成果实施转化，现将相关信息公示如下：

科技成果名称: 基于智能分析的混凝土强度无损检测系统

科技成果软著登记号:  2025SR1055571

软件名称：混凝土强度无损检测数据分析系统 V1.0

一、科技成果转化协议

协议信息:

-协议类型:软著许可协议

-签署方:李子阳（科技成果负责人）与徐州***有限公司（企业要求不公布全名）

-科技成果许可日期:2025年08月12日

-转化内容: 徐州***有限公司获得本科技成果技术的使用许可，以满足企业在建筑结构检测、基础设施维护等领域对高效、精准混凝土强度检测的专业化需求，针对传统检测方法存在的耗时耗力、对结构有损伤等问题，开发基于无损检测技术的智能化数据分析系统及相关产品应用，提升检测效率与准确性，为基础设施的安全管理和维护提供有力支持。

二、产品概述

本科技成果“基于智能分析的混凝土强度无损检测系统”是一种专为嵌入式环境设计的高效数据分析系统，旨在通过无损检测技术快速、准确地评估混凝土的强度等级。该系统能够实时接收来自超声波回弹仪、冲击回波仪等无损检测设备采集的数据，利用先进的数据处理和分析算法，为用户提供可靠的混凝土强度检测结果，助力基础设施建设与维护行业的数字化转型。

三、产品特点

（一）系统主体

结构设计：系统主体采用模块化架构，包含数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、强度预测模块和数据输出模块。各模块之间通过定义明确的接口进行通信，确保系统的整体协同性与可扩展性。这种设计不仅提高了系统的运行效率，还便于后续的功能升级与维护。

（二）数据采集模块

功能：负责从无损检测传感器（如超声波回弹仪、冲击回波仪）获取原始数据。通过 UART、SPI 接口与传感器进行通信，接收到的模拟信号经片上 ADC 进行模数转换后存储到环形缓冲区中。该模块采用自适应采样率控制、同步触发机制、中断驱动的数据缓冲以及传感器校准等技术，确保数据采集的实时性、准确性和可靠性。

（三）数据预处理模块

功能：对采集到的原始数据进行滤波、去噪、校正等处理，以提高数据质量。采用数字滤波器（如 FIR、IIR 滤波器）、小波去噪、基线校正以及异常值检测等技术，有效去除噪声和干扰，为后续的特征提取和强度预测提供高质量的数据基础。

（四）特征提取模块

功能：从预处理后的数据中提取与混凝土强度相关的关键特征，如超声波传播速度、回弹值、频率响应等。通过时域特征提取、频域特征提取、时频域特征提取以及模型参数提取等多种算法，全面挖掘数据中的有效信息，为准确评估混凝土强度提供有力支持。

（五）强度预测模块

功能：利用机器学习模型（如线性回归、支持向量机、神经网络等）和经验公式，根据提取的特征预测混凝土的强度等级。通过机器学习模型训练、模型选择和优化、模型压缩和量化以及不确定性估计等技术，确保预测结果的准确性和可靠性，同时适应嵌入式系统的资源限制。

（六）数据输出模块

功能：将预测的混凝土强度等级、检测时间、地理位置等信息，按照预定义的格式（如 JSON、XML 等）输出到外部系统。支持 UART、以太网、LoRaWAN 等多种通信方式，实现数据的远程传输和共享。同时，采用数据加密技术（如 AES、DES 等），保障数据传输的安全性。四、产品优势

1. 无损检测与高效评估：采用无损检测技术，避免对混凝土结构造成损伤，同时能够快速、准确地评估混凝土的强度等级，显著提高检测效率，满足现场快速检测的需求。

2. 实时性与准确性：系统具备强大的实时数据处理能力，能够在短时间内完成数据采集、预处理、特征提取和强度预测等操作，为用户提供及时、准确的检测结果，为基础设施的安全管理和维护提供有力支持。

3. 低功耗与便携性：专为嵌入式环境设计，具有低功耗、体积小的特点，便于携带和现场使用，适用于各种复杂的检测环境。

4. 智能化数据分析：内置先进的机器学习模型和数据分析算法，能够自动提取关键特征并进行强度预测，同时提供不确定性估计，为决策提供参考依据，提升检测的科学性和可靠性。

5. 数据安全与传输：支持多种通信接口和数据加密技术，确保数据的安全传输和存储，满足不同用户的需求，实现数据的远程监控和共享。

五、利害关系

经查，成果受让方与该职务科技成果完成人之间无利害关系。

六、异议处理

任何单位和个人如果对公示名单有异议，可在公示期内以书面形式提出，并列举异议理由和相关证明材料。以个人名义提出异议的，需要写明自己的真实姓名、单位、联系地址及电话等；以单位名义提出的，需加盖单位公章。原则上匿名异议不予受理。

七、联系方式

北京中知中科技术开发有限公司科技成果转化委员会

地址：北京市丰台区航丰路1号时代财富天地4号楼805

邮箱：19910202367@163.com