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龙图腾网获悉广东大唐国际潮州发电有限责任公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;广州机械科学研究院有限公司;广研检测(广州)有限公司申请的专利一种基于强化学习的油液颗粒图像识别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：CN121391864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511958416.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统是由兰建辉;李涌斌;冯苑佩斯;韩慧慧;王昊;许少凡;杨冰;何钦;李军;吴韵歌;刘德胜;李永俊;吴蔚;杨涛;杨双宾;钱康伟;林俊余;崔策;沈锦钗;蔡清游设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及油液颗粒识别技术领域，具体说是一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统；将强化学习模型的数据对待监测的油液进行实时监测时，训练完成的强化学习模型接收待检测红外图像后，自动将识别图像中的单颗粒与大颗粒物质，并将大颗粒物质结合其投影面积与S3的平均粒径阈值，计算单颗粒数量计算方法为大颗粒面积除以小颗粒面积，得出大颗粒由多少小颗粒构成，进而避免出现小颗粒尺寸出现计数误差；计算之后，将结果输出，输出内容为输出油液中颗粒的实际计数单颗粒数量+团聚体拆分后单颗粒数量总和，为设备损诊断提供数据支撑；进而避免高黏度油液中颗粒团聚，导致将团聚体误判为单颗粒，导致计数偏低的问题。

本发明授权一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过红外采集方式获取油液颗粒图像，选取晶体管作为油液流通通道，油液从晶体管中流过；以红外光源作为检测光，红外光对晶体管照射；选取红外成像组件作为成像系统，晶体管位于红外光源与红外成像组件之间； S2：对红外图像进行预处理，得到标准化图像，预处理至少包括灰度化、自适应对比度增强及边缘锐化，以突出颗粒与背景的灰度差异及团聚体内部单颗粒的轮廓边界； S3：在获取油液颗粒的过程中，根据步骤S1采集的红外数据实时计算油液中颗粒的平均粒径阈值，平均粒径阈值为单颗粒等效直径的统计平均值； S4：构建强化学习模型，强化学习模型以标准化图像中的连通区域为观测对象，用于区分单颗粒和大颗粒物质，并根据S3中的平均值，将大颗粒物质平均为单颗粒； S5：采用标注数据集对强化学习模型进行训练，标注数据集包含不同团聚程度的油液红外图像及对应的标注信息，标注信息至少包括大颗粒物质位置、大颗粒物质内单颗粒数量、每个单颗粒的实际尺寸及平均粒径阈值； S6：将待检测的油液红外图像输入训练完成的强化学习模型，当检测到红外光照射的粘附在一起的大颗粒物质时，模型根据获取的大颗粒物质尺寸及步骤S3计算的平均粒径阈值，计算该大颗粒物质由多少小颗粒粘结共聚而成，输出待检测油液中颗粒的实际计数结果及每个单颗粒的实际尺寸分布。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东大唐国际潮州发电有限责任公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;广州机械科学研究院有限公司;广研检测(广州)有限公司，其通讯地址为：515723 广东省潮州市饶平县柘林镇进港路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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