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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法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：CN118883374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410936025.6，技术领域涉及：G01N15/00；该发明授权一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法是由林志明;吴学成;金其文;吴迎春;姚龙超;郑成航;董佳耀;高翔;岑可法设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法，包括：利用全息重建方法对脱硫浆液的全息图像进行局部重建；对局部重建的截面图进行轴向定位，采用景深拓展方法将颗粒聚焦图像融合在同一截面图中，得到景深拓展图；用神经网络模型识别景深拓展图中的颗粒图像，输出景深拓展图的二值图像及颗粒轮廓坐标；用带有自注意力机制模块的神经网络模型依据颗粒轮廓坐标从景深拓展图中截取出单颗粒灰度图，然后根据灰度分布特征分为石膏颗粒和杂质颗粒；提取石膏颗粒和杂质颗粒的几何参数信息，结合颗粒类别，计算脱硫浆液石膏颗粒含杂率。本发明提供的分析方法提高了颗粒识别和分类的精度，以及提高了脱硫浆液石膏颗粒含杂率计算的准确率。

本发明授权一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法在权利要求书中公布了：1.一种脱硫浆液石膏颗粒含杂率分析方法，其特征在于，所述方法包括： 1利用全息重建方法对脱硫浆液的全息图像进行局部重建； 2对局部重建的截面图进行轴向定位，采用景深拓展方法将颗粒聚焦图像融合在同一截面图中，得到景深拓展图； 3用神经网络模型识别景深拓展图中的颗粒图像，输出景深拓展图的二值图像及颗粒轮廓坐标； 4用带有自注意力机制模块的神经网络模型依据颗粒轮廓坐标从景深拓展图中截取出单颗粒灰度图，然后根据灰度分布特征将单颗粒灰度图分为石膏颗粒和杂质颗粒； 所述步骤4中，所述带有自注意力机制模块的神经网络模型通过以下方法训练得到：提供石膏颗粒及杂质颗粒的单颗粒灰度图作为带标签的数据集，对带有自注意力机制模块的神经网络模型进行训练，得到训练后的带有自注意力机制模块的神经网络模型；所述步骤4中采用带有自注意力机制模块的ResNet神经网络模型； 5提取石膏颗粒和杂质颗粒的几何参数信息，结合颗粒类别，计算脱硫浆液石膏颗粒含杂率。

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