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龙图腾网获悉农业农村部南京农业机械化研究所申请的专利雾滴粒径检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质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：CN115310487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210971590.7，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权雾滴粒径检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质是由陈晨;薛新宇;顾伟;周立新;蔡晨;周晴晴;丁素明;崔龙飞;乐飞翔设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本雾滴粒径检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雾滴粒径检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取雾滴撞击采集板所产生的激振信号；对所述激振信号进行特征分析，得到信号特征图谱；基于所述信号特征图谱确定所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息，基于所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息确定雾滴粒径统计学分布结果。上述技术方案，通过对激振信号进行特征分析，得到了信息丰富的信号特征图谱，为得到高精度的雾滴群的各谱段雾滴分布信息提供了基础，从而可以根据雾滴群的各谱段雾滴分布信息确定雾滴粒径统计学分布结果，并且上述确定雾滴粒径统计学分布结果的过程无需人工测量雾滴尺寸，提高了雾滴粒径测量效率。

本发明授权雾滴粒径检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种雾滴粒径检测方法，适用于自动确定大型喷头所喷洒雾滴粒径的情况，其特征在于，包括： 获取雾滴群撞击采集板所产生的激振信号，包括：接收预设窗口时间内雾滴群撞击采集板所产生的激振信号； 对所述激振信号进行特征分析，得到信号特征图谱，包括：确定所述激振信号的时域信息和频域信息；基于所述激振信号的时域信息确定时域特征图谱；基于所述激振信号的频域信息确定频域特征图谱； 基于所述信号特征图谱确定所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息，包括：将所述信号特征图谱分别输入至预先训练完成的雾滴谱段识别模型和谱段雾滴密度识别模型，得到所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息，所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息包括雾滴谱段和谱段雾滴密度；其中，所述预先训练完成的雾滴谱段识别模型，由样本特征库中的信号特征图谱以及所述信号特征图谱对应的雾滴谱段信息，对初始神经网络模型进行训练得到；所述预先训练完成的谱段雾滴密度识别模型，由样本特征库中的信号特征图谱以及所述信号特征图谱对应的雾滴密度信息，对初始神经网络模型进行训练得到；其中，所述样本特征库为窄谱雾滴激振信号特征数据库； 基于所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息确定雾滴粒径统计学分布结果，包括：将所述雾滴群的各谱段雾滴分布信息输入至雾滴粒径统计模型，得到雾滴粒径统计学分布结果，具体包括：根据雾滴粒径统计模型和雾滴群中各谱段雾滴密度计算各谱段雾滴的所占百分比，即各谱段雾滴的频率分布，从而确定喷头的雾滴粒径统计学分布结果；其中，所述雾滴粒径统计学分布结果反映的是频率分布与雾滴粒径的关系；其中，所述雾滴粒径统计模型为利用统计学方法描述雾滴粒径分布的统计模型； 其中，所述信号特征图谱包括时域特征图谱和频域特征图谱； 其中，所述窄谱雾滴激振信号特征数据库构建步骤包括： 利用雾滴发生器分别生成不同谱段范围的窄谱雾滴，并使所述窄谱雾滴自由下落至匀速运动后，以雾滴下落收尾速度撞击激振传感器，采集不同谱段的窄谱雾滴的激振信号；提取不同谱段对应的时域二维特征图谱和频域二维特征图谱，形成样本特征库；其中，不同谱段范围的雾滴是指不同粒径范围的雾滴。

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