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龙图腾网获悉浙江伟丰新材料有限公司申请的专利一种用于固体染色剂的熔化监测系统及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：CN119884909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510308589.X，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种用于固体染色剂的熔化监测系统及方法是由王炳林;毛林荣;汪春水;王水炳设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于固体染色剂的熔化监测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种用于固体染色剂的熔化监测系统及方法。其中，包括设置光源和光传感器以生成初始光学路径，记录并处理光强度值形成时间‑光强度曲线，利用支持向量机模型识别熔化起始点，通过卡尔曼滤波器计算熔化速率并生成质量评估报告。当熔化速率达到预设阈值时，PID控制器触发冷却程序，并结合深度学习技术分析染色剂的均匀性和纯度，最终生成熔化监测报告。本申请实施例提供的技术方案提高了固体染色剂的产品质量和生产效率。

本发明授权一种用于固体染色剂的熔化监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于固体染色剂的熔化监测方法，其特征在于，包括：将待监测的固体染色剂置于透明加热容器中，在所述透明加热容器的一侧设置至少一个光源，在相对的另一侧设置至少一个光传感器，并根据所述固体染色剂的吸收光谱选择波长组合，利用多波长光源使光路穿过所述固体染色剂的最大截面，生成初始光学路径；根据预设的时间间隔记录由所述光传感器接收的透过所述固体染色剂的光强度值，形成初始时间-光强度曲线，并小波变换算法对所述初始光学路径的数据进行去噪处理，得到时间-光强度曲线；基于所述时间-光强度曲线的变化趋势，利用预设的支持向量机模型进行观测，得到光强度曲线斜率发生变化的转折点，基于所述转折点，指示所述固体染色剂开始熔化的时刻，以生成熔化起始信号；基于所述熔化起始信号在固定时刻内的时间-光强度曲线的数据，使用卡尔曼滤波器计算熔化速率，结合热力学分析算法预测所述固体染色剂在不同环境条件下的稳定性，生成质量评估报告；当检测到所述熔化速率达到预设阈值时，利用PID控制器自动触发冷却程序，结合深度学习的图像分析技术预测分析所述固体染色剂的均匀性和纯度，得到关键参数，整合熔化过程中所述固体染色剂的关键参数和质量评估结果，生成熔化监测报告；当检测到所述熔化速率达到预设阈值时，利用PID控制器自动触发冷却程序，结合深度学习的图像分析技术预测分析所述固体染色剂的均匀性和纯度，得到关键参数，整合熔化过程中所述固体染色剂的关键参数和质量评估结果，生成熔化监测报告，包括：当所述熔化速率达到预设阈值时，利用模糊逻辑优化PID控制器的参数设置，根据预先设定的温度控制策略自动触发冷却程序；在冷却过程中，使用高分辨率相机获取所述固体染色剂的初始图像，并基于多尺度图像融合技术对所述初始图像进行处理，得到优化图像；根据超像素分割算法预处理所述优化图像，得到处理图像，并利用集成学习方法，分析从所述处理图像中提取的颜色分布、颗粒大小和分布等特征，得到包含所述固体染色剂的均匀性指数、纯度等级和杂质含量的关键参数；根据关键参数，收集熔化过程中的外部数据，并基于时间序列分析预测未来固定时间内的熔化速率和环境条件变化，得到分析结果，其中，所述外部数据包括熔化速率、环境温度和湿度；基于分析结果，应用自然语言处理技术自动生成熔化监测报告；根据超像素分割算法预处理所述优化图像，得到处理图像，包括：利用多视角数据集和结构相似性指数，对高分辨率相机获取的所述固体染色剂的所述初始图像进行加权平均融合处理，生成优化图像；根据所述优化图像，初始化超像素网格，并基于改进版简单线性迭代聚类算法结合谱聚类技术，对所述超像素网格的边界进行迭代优化处理，得到初步分割结果；基于所述初步分割结果，应用主动轮廓模型以及图割算法，对所述超像素网格的边界进行细化调整和平滑处理，同时引入形状规则性约束如椭圆拟合，生成中间分割图像；根据所述中间分割图像，采用连通组件标记算法去除孤立的区域，并应用双边滤波和平滑操作进行形态学运算，生成处理图像，其中，所述形态学运算包括开运算和闭运算。

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