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龙图腾网获悉江西核工业兴中新材料有限公司申请的专利一种碱式碳酸镍杂质分析方法及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：CN120747046B 。

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：202511165055.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种碱式碳酸镍杂质分析方法及系统是由曾昭崐;陈小娟;朱文超;张忠;于金刚;魏富娟;冯青;郑淑芳;喻青青;周忠丽;陈梦仙设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碱式碳酸镍杂质分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种碱式碳酸镍杂质分析方法及系统，方法包括：判断各个第一识别结果是否为异常识别结果；若某一第一识别结果为异常识别结果，则获取与某一第一识别结果相对应的某一目标原始图像，并确定某一目标原始图像在某一原始图像序列中的某一位置，根据某一位置在其他原始图像序列中选取其他原始图像；将其他原始图像输入至图像识别模型中，图像识别模型输出得到与其他原始图像相对应的第二识别结果，并采用预设的杂质分析策略对某一原始图像序列以及其他原始图像序列中的各个原始图像进行碱式碳酸镍杂质分析，得到各个生产线上碱式碳酸镍的分析结果。能够有效地提高整个生产线中碱式碳酸镍杂质分析的效率。

本发明授权一种碱式碳酸镍杂质分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种碱式碳酸镍杂质分析方法，其特征在于，包括： 在预设时间段内获取各个生产线上碱式碳酸镍的原始图像，并基于不同生产线对各个原始图像进行时间排序，得到至少一个原始图像序列； 获取同一生产线中原始图像在预设时间段内的至少一个图像变化率，根据所述至少一个图像变化率，采用预设的图像抽取策略对各个原始图像序列进行图像抽取，得到与所述各个原始图像序列相对应的目标原始图像集合； 将某一目标原始图像集合中的各个目标原始图像输入至预设的图像识别模型中，所述图像识别模型输出得到与所述各个目标原始图像相对应的第一识别结果； 判断各个第一识别结果是否为异常识别结果，其中，所述异常识别结果为碱式碳酸镍中包含杂质的识别结果； 若某一第一识别结果为异常识别结果，则获取与所述某一第一识别结果相对应的某一目标原始图像，并确定所述某一目标原始图像在某一原始图像序列中的某一位置，根据所述某一位置在其他原始图像序列中选取其他原始图像，其中，所述其他原始图像序列为所有原始图像序列中除去某一原始图像序列后的原始图像序列，所述确定所述某一目标原始图像在某一原始图像序列中的某一位置，根据所述某一位置在其他原始图像序列中选取其他原始图像包括： 获取所述某一目标原始图像在某一原始图像序列中的某一位置，其中，所述某一位置为所述某一目标原始图像在所述某一原始图像序列中排序的序列号； 在所述其他原始图像序列中选取与所述某一位置相同的其他原始图像； 将所述其他原始图像输入至所述图像识别模型中，所述图像识别模型输出得到与所述其他原始图像相对应的第二识别结果，并根据所述第二识别结果和所述第一识别结果，采用预设的杂质分析策略对所述某一原始图像序列以及所述其他原始图像序列中的各个原始图像进行碱式碳酸镍杂质分析，得到各个生产线上碱式碳酸镍的分析结果，其中，根据所述第一识别结果，采用预设的杂质分析策略对所述某一原始图像序列中的各个原始图像进行碱式碳酸镍杂质分析，得到各个生产线上碱式碳酸镍的分析结果，具体包括： 获取各个第一识别结果相对应的目标原始图像，以各个目标原始图像为某一原始图像序列中的聚类中心，在某一原始图像序列中划分至少一个聚类集； 将各个第一识别结果定义为相对应聚类集中各个原始图像的识别结果，得到所述某一原始图像序列中所有原始图像的分析结果，其中，相邻两个目标原始图像之间的一半原始图像划分在一个聚类集中，另一半原始图像划分在另一个聚类集中。

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