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龙图腾网获悉陕西高科环保科技股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测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：CN121544593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610049470.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测方法及系统是由卜小平;岳秀伟;高鹏;袁瑶;闫瑶设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测方法及系统，其方法包括：采用加权平均法获得融合图像，基于此图像计算像素点的梯度幅值及其局部熵值，结合归一化灰度值与梯度加权系数以提取梯度显著特征；基于梯度显著特征确定分割阈值，分割得到二值泡沫图像，计算全局的泡沫覆盖率；提取二值泡沫图像中的泡沫子区域，计算子区域等效圆直径，通过特征点匹配获得瞬时泡沫流速，与泡沫覆盖率、等效圆直径结合获得形态显著特征，与梯度显著特征加权求和，获得泡沫归属概率，并设置概率阈值筛选泡沫像素点，基于面积占比设置泡沫溢出程度等级并执行预警。本发明提高了对泡沫层监测的准确性。

本发明授权一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的废液中和池泡沫层监测方法，其特征在于，包括：采集获得泡沫图像，并构建直角坐标系，通过加权平均法融合各俯仰角对应的泡沫图像得到融合后的泡沫图像，基于融合后的泡沫图像计算各像素点的梯度幅值及局部邻域内梯度幅值的熵值，结合归一化灰度值与梯度加权系数，获得各像素点属于泡沫区域的梯度显著特征； 基于所述梯度显著特征计算均值与标准差以确定分割阈值，通过阈值分割获得二值泡沫图像，计算二值泡沫图像与融合后的泡沫图像的像素点总数量的比值得到泡沫覆盖率，对二值泡沫图像执行形态学操作与分水岭算法分割得到若干泡沫子区域，计算各泡沫子区域的等效圆直径，通过特征点匹配法跟踪各泡沫子区域在连续二值泡沫图像中的运动，计算各泡沫子区域的瞬时泡沫流速，归一化处理后融合泡沫覆盖率、等效圆直径及瞬时泡沫流速获得各泡沫子区域的形态显著特征； 将各像素点的梯度显著特征与对应泡沫子区域的形态显著特征进行加权融合，计算各像素点属于泡沫区域的泡沫归属概率，设置概率阈值筛选泡沫像素点，依据面积占比来划分泡沫溢出程度等级，实现分级预警。

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