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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116067848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310148193.4，技术领域涉及：G01N15/02；该发明授权一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置是由周林立;王涛;水加豪;熊建巧设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置。所述方法包括控制工业相机定时拍摄化肥造粒过程中的图像，对图像进行预处理，利用深度学习进行检测模型训练并优化，将训练的检测模型部署至WEB物联网平台，工控机实时拍摄造粒图像上传至平台进行造粒检测。此外本发明提供了造粒检测的配套装置，包括：化肥传送带、固定支架、工业相机、补光灯、工控机、WEB物联网云平台。固定支架设于化肥传送带上，架设工业相机，支架两侧设有补光灯，工控机通过光纤连接相机，获取造粒图像，再经过HTTP上传至WEB物联网云平台，得到造粒检测结果，进一步给出预警。本发明通过深度学习实现化肥造粒粒度检测的智能化，降低成本，提高安全性。

本发明授权一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的化肥造粒粒度检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、工控机控制工业相机对造粒图像进行采集； S2、对采集到的图像进行预处理，使化肥颗粒图像特征更为明显；其中，通过如下操作进行图像预处理： 2.1对图像进行像素相加处理，增加化肥颗粒的像素特征，利用双边滤波算法，滤除噪声并保留化肥颗粒的边缘信息； 2.2利用局部图像的均值和方差来实现增强不同局部或像素：用来表示待增强的图像，用表示输出增强图像，即局部增强后的图像，增强的局部或像素为图像中灰度比较小且对比度也较小的区域，利用下面公式进行计算： 其中m和分别代表以位置像素为中心的邻域内的像素的均值和方差；M代表待增强图像的均值，S代表增强图像的均方差，a,b,k和E均为系数，且ab0.5,k0.5,E代表增强的系数，2E5，用于选择相对于全图比较暗的区域；用于选择相对于全图方差比较小的区域； S3、图像标注：对预处理后得到的数据集进行标注，区分出正常颗粒图像与非正常颗粒图像； S4、使用深度学习方法对造粒检测网络模型进行训练； S5、优化模型：对模型进行优化处理来提高识别准确率以及识别的速度； S6、将训练好的造粒检测网络模型布置到WEB物联网云平台； S7、工控机实时获取造粒图像，并上传所述WEB物联网云平台进行粒度的检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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