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龙图腾网获悉北京航天控制仪器研究所申请的专利一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制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：CN116891208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310652606.2，技术领域涉及：B67D7/22；该发明授权一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制系统是由刘毅;李子豪;关瑶设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制系统在说明书摘要公布了：一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制系统，包括油桶、刻度尺、真空腔、保温壳体、图像采集单元、蠕动泵、锁紧装置、充油管、油管固定工装、图像处理单元和控制单元。刻度尺装配在油桶表面，油桶输出的油液通过充油管流向液浮仪表，通过蠕动泵转动挤压充油管控制流速；锁紧装置对油桶的外壳工装进行固定，防止油桶在工作过程中发生倾斜；油管固定工装固定充油管的位置和路径，避免蠕动泵工作过程中出现不滴油现象；图像采集单元同时检测油桶内的液面情况和充油管内的液面情况；图像处理单元根据图像采集单元采集到的数据，进行相机标定、液面检测、刻度值读取；控制单元对蠕动泵进行控制。本发明具有非接触、高效和全自动化的特点，有较高实用价值。

本发明授权一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制系统在权利要求书中公布了：1.一种液浮仪表滴油设备自动闭环控制系统，其特征在于：包括油桶、刻度尺、真空腔、保温壳体、图像采集单元、蠕动泵、锁紧装置、充油管、油管固定工装、图像处理单元和控制单元； 刻度尺装配在油桶表面，与油桶的中轴线平行，油桶底部开有孔洞,用于输出油液，输出的油液通过充油管流向液浮仪表，蠕动泵设置在油桶下方，通过蠕动泵转动挤压充油管控制流速；锁紧装置对油桶的外壳工装进行固定，防止油桶在工作过程中发生倾斜，避免油液泄露；油管固定工装固定充油管的位置和流动路径，避免蠕动泵工作过程中出现不滴油现象； 油桶、蠕动泵、锁紧装置、充油管、油管固定工装均设置在真空腔内，真空腔外部为保温壳体，保温壳体上设置有上观察窗和下观察窗； 图像采集单元包含了两套相同的相机采集子系统，通过控制两套相机采集子系统的节拍，同时检测油桶内的液面情况和充油管内的液面情况； 图像处理单元根据图像采集单元采集到的数据，进行相机标定、液面检测、刻度值读取； 控制单元对蠕动泵进行控制； 图像处理单元进行液面检测，具体为： 使用基于深度学习的单阶段目标检测算法yolov5，通过制作液面检测数据集训练深层神经网络，神经网络模型输入图片，输出带有液面边界矩形框的图像；建立像素坐标系中数值与刻度尺数值先验对应关系，将神经网络的推理结果转化为液面数值； 训练深层神经网络的方法： 1在多种曝光值和液面刻度值情况下，使用相机对存有油液的油桶液面图像进行采集； 2使用labelme标注出图像中的液面，制作一个油液液面数据集； 3对制作好的数据集，按照比例分成训练集、测试集和验证集，并将数据集信息写成.yaml文件作为数据集参考； 4使用pytorch搭建目标检测卷积神经网络模型，准备经过ImageNet训练或coco数据集训练的预训练模型，从而加速对液面特征分布数值的收敛； 5使用小批量随机梯度下降算法作为优化算法，使用线性学习率衰减模式，通过油液液面数据集，对神经网络进行训练； 6通过数据集中液面的宽高比情况，设置anchor参数，选用yolov5-p5-l模型，使用的深度缩放因子、宽度缩放因子均为1； 7使用多卡并行训练模式，每组训练的图片数量为32张，每张卡训练16张，不同显卡之间进行同步BatchNormalization，训练300poch； 8其他参数使用默认数值。

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