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龙图腾网获悉中农舜天生态肥业有限公司申请的专利一种复合肥颗粒粒度检测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：CN119959085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510117192.2，技术领域涉及：G01N15/0227；该发明授权一种复合肥颗粒粒度检测方法是由岳清渠;李荣云;岳广宇;车爱萍设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复合肥颗粒粒度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复合肥颗粒粒度检测方法，涉及复合肥检测技术领域，通过提取颗粒的形态复杂系数和粒度分布的相对标准差，该方法能够更加全面反映颗粒的大小、形状及其均匀性特征，为复合肥质量评估提供了多维度的数据支持。在此基础上，结合深度学习技术构建颗粒评分模型，将输入模型中，得到合格评估指数Hgzs，并根据预设阈值发出检测指令，不仅实现了高精度的颗粒质量判别，还有效减少了人工干预和人为误差。此外，该方法设计了二次响应检测评估机制，基于初次检测的结果做进一步分析，保证了检测的严谨性和复合肥生产质量控制的稳定性。

本发明授权一种复合肥颗粒粒度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种复合肥颗粒粒度检测方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、随机捕捉待检测复合肥颗粒，并通过图像采集设备从多角度捕捉待检测复合肥颗粒的二维投影图像，经立体重构后，以生成三维表面模型； S2、基于三维表面模型，并结合相应待检测复合肥颗粒的二维投影图像，提取出相应待检测复合肥颗粒的相关构造数据组，基于相关构造数据组，分析待检测复合肥颗粒的构造复杂程度，以获取形态复杂系数Xfxs，并根据若干组待检测复合肥颗粒，分析待检测复合肥颗粒间的粒度状态，以获取粒度分布的相对标准差Xbc； S3、利用深度学习技术构建颗粒评分模型，并将粒度分布的相对标准差Xbc及形态复杂系数Xfxs输入至颗粒评分模型内，以拟合输出合格评估指数Hgzs，并根据合格评估指数Hgzs与预设评估阈值Q的比对结果，发出相应的检测指令； S4、在接收到S3中的检测指令后，执行二次响应检测评估机制，制定响应条件，以生成二次检测结果，并基于二次检测结果，调整工艺； S1具体步骤包括有： S11、预先部署多视角的图像采集设备，并随机抽取若干组待检测复合肥颗粒，通过将待检测复合肥颗粒进行多角度拍摄后，以获取各待检测复合肥颗粒的二维投影图像，并经过归类，获取各待检测复合肥颗粒的二维集合，同时根据各图像采集设备捕捉时的设定位置及设备标定，以获取各图像采集设备的内参及外参，其中，内参包括图像采集设备的焦距及光心位置，外参包括图像采集设备间的位置与角度； S3具体步骤包括有： S32、预先设定评估阈值Q，通过将评估阈值Q与所述合格评估指数Hgzs进行比对分析，以判断当前S11步骤中随机抽取的若干组待检测复合肥颗粒是否处于合格状态，具体判断内容如下： 若所述合格评估指数Hgzs≤评估阈值Q时，此时将判断当前S11步骤中随机抽取的若干组待检测复合肥颗粒处于合格状态，此时将触发一号检测指令； 若所述合格评估指数Hgzs＞评估阈值Q时，此时将判断当前S11步骤中随机抽取的若干组待检测复合肥颗粒未处于合格状态，此时将触发二号检测指令； S4具体步骤包括有： S41、在接收到S3中的检测指令后，开始执行二次响应检测评估机制，并根据检测指令类型，分别制定相应的响应条件，若满足响应条件，表示该批复合肥颗粒的生产处于不合格状态，并触发二次结论指令，此时将停止当前生产批次，并通知生产操作人员进行人工干预； S4具体步骤还包括有： S42、若接收到一号检测指令时，制定一号响应条件，具体制定内容如下： ; 式中，为一号响应条件，表示在X次的随机抽取过程中触发二次结论指令的次数；x=1、2、3、...、X，X表示随机抽取若干组待检测复合肥颗粒的次数，表示为第x次随机抽取的若干组待检测复合肥颗粒的合格评估指数，表示为预设的触发最低次数，I为指示函数，表示如果条件成立则为0，否则为1； S43、若接收到二号检测指令时，制定二号响应条件，具体制定内容如下： ; 式中，为二号响应条件，表示在X次的随机抽取过程中触发二次结论指令的次数；x=1、2、3、...、X，X表示随机抽取若干组待检测复合肥颗粒的次数，表示为第x次随机抽取的若干组待检测复合肥颗粒的合格评估指数，表示为预设的触发最低次数，I为指示函数，表示如果条件成立则为1，否则为0。

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