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龙图腾网获悉北京金控数据技术股份有限公司申请的专利一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法及检测系统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：CN116342505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310218621.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法及检测系统是由杨斌;焦赟仪;李玉宝;王张卿设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法及检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理技术领域，尤其涉及一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法及检测系统，方法包括：获取取样后不同时间的污泥沉降影像，获取反映未沉降污水样品中好氧颗粒污泥平面分布的平面影像；构建两个深度学习分割网络模型分别对不同时间的污泥沉降影像和平面影像识别，获取两个不同的包含二值分类结果的二值图像；获取好氧颗粒污泥轮廓的拟合图像及轮廓面积；获取目标时间的污泥沉降刻度；基于好氧颗粒污泥所占面积比例Y和污泥沉降稳定度指标Z判断好氧颗粒污泥成熟度。本发明采用指标Z实际反映污泥的分散浓度，更真实反映了污泥活性和处理能力，解决了现有技术对污泥颗粒成熟度难以量化评估的难题。

本发明授权一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法及检测系统在权利要求书中公布了：1.一种好氧颗粒污泥颗粒化程度的检测方法，其特征在于，包括： 数据采集： 将含好氧颗粒污泥的污水样品进行静置实验，获取取样后不同时间的污泥沉降影像；获取反映未沉降污水样品中好氧颗粒污泥平面分布的平面影像； 图像识别： 构建两个深度学习分割网络模型分别对不同时间的污泥沉降影像和所述平面影像识别，获取两种不同的包含二值分类结果的二值图像；对不同时间的污泥沉降影像识别，获取包含不同时间污泥沉降影像的二值分类结果的二值图像，所述两个深度学习分割网络模型分别为识别不同时间的污泥沉降刻度的深度学习分割网络模型和识别不同粒径微粒的深度学习分割网络模型； 具体地，对不同时间的污泥沉降影像识别，包括基于识别不同时间的污泥沉降刻度的深度学习分割网络模型，对不同时间的污泥沉降影像识别，获取包含不同时间污泥沉降影像的二值分类结果的二值图像； 对平面影像识别包括基于识别不同粒径微粒的深度学习分割网络模型，对反映未沉降污水样品中好氧颗粒污泥平面分布的平面影像识别，获取包含不同区域的二值分类结果的二值图像； 图像拟合： 基于不同区域的二值分类结果，获取好氧颗粒污泥轮廓的拟合图像及好氧颗粒污泥外轮廓所有点的位置信息及好氧颗粒污泥轮廓直径和面积；基于不同时间污泥沉降影像的二值分类结果，获取目标时间的污泥沉降刻度； 数据处理及好氧颗粒污泥成熟度判断： 基于好氧颗粒污泥轮廓的面积获取好氧颗粒污泥所占面积比例Y，基于目标时间的污泥沉降刻度获取污泥沉降稳定度指标Z，基于好氧颗粒污泥所占面积比例Y和污泥沉降稳定度指标Z判断好氧颗粒污泥成熟度；其中，Y=BA，A为平面影像中好氧颗粒污泥混合液的面积，B为平面影像中所有好氧颗粒污泥轮廓的面积之和；Z=SVaSVb；SVa、SVb分别为将含好氧颗粒污泥的污水样品静置第amin和第bmin时的污泥沉降比，a＜b。

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