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龙图腾网获悉西安建筑科技大学申请的专利一种基于纹理特征的絮体状态监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：CN115950886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310062454.0，技术领域涉及：G01N21/84；该发明授权一种基于纹理特征的絮体状态监测方法是由李志华;马启栋;孔月萍;李博宇;王若兰设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于纹理特征的絮体状态监测方法在说明书摘要公布了：一种基于纹理特征的絮体状态监测方法，包括：取含絮体水作为样品，将其分为等量若干份含絮体水样品；将其分别置于透明容器中，使其呈悬浮状态分布；用相机拍摄多张样品图像；从中选取样品图像进行预处理，提取图像的灰度共生矩阵；通过纹理提取算法利用提取的灰度共生矩阵计算图像纹理特征值；将同一样品多张图像的纹理特征值取平均值作为结果；重复以上操作，得到不同时间段絮体图像的纹理特征值，利用公式计算，分别得到纹理特征值各自的相对变化量；将分别得到的纹理特征值各自的相对变化量用以判断絮体的状态：本发明利用絮体图像中提取的纹理特征值对絮体状态进行定量分析，使结果更加准确客观，具有简便、直观、准确、高效且低成本的优点。

本发明授权一种基于纹理特征的絮体状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于纹理特征的絮体状态监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，取含絮体水作为样品，将其分为等量的若干份含絮体水样品； 步骤2，将步骤1得到的若干份含絮体水样品分别置于透明容器中，使其在透明容器中呈悬浮状态分布，得到若干份呈悬浮状态分布的絮体水样品； 步骤3，用相机对步骤2得到的若干份呈悬浮状态分布的絮体水样品进行拍摄，拍摄多张样品图像； 步骤4，从步骤3拍摄的多张样品图像中选取样品图像进行预处理，用图像分析软件或开源视觉库提取图像的灰度共生矩阵； 步骤5，通过纹理提取算法利用步骤4提取的灰度共生矩阵计算图像纹理特征值，所述纹理特征值包括熵、相关性； 步骤6,将同一样品多张图像的纹理特征值取平均值作为结果； 步骤7，重复步骤1至步骤6，得到不同时间阶段絮体图像的纹理特征值，利用公式计算，分别得到纹理特征值各自的相对变化量；其中，R1、R2分别代表连续监测两个阶段的前一阶段和后一阶段的纹理特征值； 步骤8，将步骤7中分别得到的纹理特征值各自的相对变化量用以判断絮体的状态： 当两个相邻阶段熵的相对变化量大于0且相关性的相对变化量小于0时，则表示絮体密实度升高、等效粒径增大，絮体状态变好； 当两个相邻阶段熵的相对变化量小于0且相关性的相对变化量大于0时，则表示絮体密实度降低、等效粒径减小，絮体状态变差。

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