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龙图腾网获悉福建理工大学;福建远恩智能技术有限公司申请的专利一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药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：CN120398236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510909259.6，技术领域涉及：C02F1/52；该发明授权一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药系统是由陈礼洪;吴德华;卓海荣;白欢龙设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水处理自动控制技术领域，尤其为一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药系统，包括：数据采集单元，实时采集水质参数与矾花图像并预处理；算法处理单元，通过SVR预测初始投药量，经改进YOLOv8识别矾花，结合XGBoost预测浊度，由模糊控制生成调整系数；控制决策单元，将初始投药量与调整系数结合生成最终投药指令，同时监控系统状态；执行显示单元，依指令投药并可视化展示数据。本发明通过多算法协同与精准调控，实现PAC投药量动态优化，有效提升混凝效果，避免药剂浪费；可视化界面便于实时监控与决策分析，增强系统可靠性与易用性，为水处理领域提供高效智能的投药控制方案。

本发明授权一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药系统在权利要求书中公布了：1.一种基于矾花视觉识别与多层模糊规则的智能PAC投药系统，其特征在于：包括： 数据采集单元，包括： 水质参数采集模块，通过浊度传感器、pH传感器、温度传感器及电导率传感器实时采集原水的水质参数； 矾花图像采集模块，用于获取矾花形态图像； 数据预处理模块，用于对水质数据执行3σ准则异常值检测、KNN插补缺失值及Z-score标准化处理，并对图像数据进行滤波及增强； 算法处理单元，包括： SVR前馈预测模块，基于支持向量回归算法，以水质参数为输入预测初始PAC投药量； 改进的YOLOv8矾花识别模块，采用MobileNetV3主干网络、Slim-Neck特征融合模块及自适应空间特征融合ASFF技术，实现矾花目标的检测与分类，并输出矾花区域图像； 矾花特征提取模块，从矾花区域图像中提取等效直径、圆形度、实体度、GLCM对比度及分形维数特征，其中分形维数通过盒计数法计算矾花边界复杂度； XGBoost浊度预测模块，以矾花特征及水质参数为输入，通过粒子群优化PSO算法动态调整超参数，预测沉淀后浊度； 模糊控制反馈模块，基于进水浊度、浊度控制误差、误差变化率及矾花等效直径，通过三层规则结构生成投药量调整系数，其中，解模糊化采用改进的重心法并引入区域加权因子； 控制决策单元，包括： 投药决策引擎，用于将SVR预测的初始投药量与模糊控制调整系数结合，生成最终投药指令，计算公式为：最终投药量=初始投药量×1+调整系数； 系统监控与诊断模块，实时检测传感器及算法模块的运行状态，并在异常时触发鲁棒性规则； 执行显示单元，包括： 投药执行模块，根据最终投药指令控制计量泵投加PAC； 可视化界面，包含控制面板、矾花分析及数据统计界面，实时显示水质参数、矾花特征、预测投药量及控制过程趋势图； 所述改进的YOLOv8矾花识别模块中： MobileNetV3主干网络采用改进的ECA注意力模块，其计算过程为： ，其中，为输入到ECA注意力模块的特征图；代表全局平均池化操作，用于将输入特征图在空间维度上进行平均池化：是自适应一维卷积核；为Sigmoid激活函数，用于将卷积结果进行非线性变换； Slim-Neck特征融合模块包括GSConv模块及VoV-GSCSP模块，其中GSConv模块由普通卷积与深度可分离卷积并行处理特征，输出通道经拼接及重排后融合； ASFF检测头通过以下公式实现多尺度特征自适应加权融合： ，其中，表示第层输出特征图在位置处的特征值；、、是归一化权重，且满足，用于对不同尺度特征图映射后的特征值进行加权；表示第层特征图经过映射后在第层位置处的特征值。

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