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龍圖騰網恭喜浙江科奧高溫技術集成有限公司;中核建中核燃料元件有限公司申請的專利一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118941863B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410996066.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法及系統是由馮維銀;蔣利良;廖賓;張歆軍;張書揚設計研發完成，并于2024-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法及系統，涉及控制系統領域，本發明通過采用不同的料舟樣品分別盛放不同的還原物并放入高溫環境中進行還原操作；再對這些料舟樣品的圖像進行采集以及特征提取，從而判定經過還原反應后料舟的表面是否存在裂痕；再構建決策樹分類模型，通過設定料舟樣品訓練圖像和測試圖像對決策樹模型進行完善以及測試；再通過使用獅群算法對第二料舟樣品圖像矩陣中的圖像特征數據進行分類，判定料舟的物理特性；最后根據這些對料舟進行分類的分類結果對料舟樣品進行保留和剔除；從而為后續進行還原操作對料舟的組份進行控制提供了較好的料舟樣品以及制造料舟時的數據依據。

本發明授權一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的全自動料舟精準控制方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、設定料舟盛放物種類集、料舟組份材料種類矩陣、對應的料舟盛放物樣品矩陣以及對應的還原時間溫度對應關系矩陣；再設定料舟組份比例數據矩陣并根據所述料舟組份比例數據矩陣得到待測定料舟樣品矩陣；再根據所述還原時間溫度對應關系矩陣對盛放好的料舟盛放物樣品進行高溫還原操作，得到還原后料舟盛放物樣品矩陣以及還原后料舟樣品矩陣；S2、對所述還原后料舟樣品矩陣中的各個還原后料舟樣品進行圖像采集，得到第一料舟樣品圖像矩陣；再對還原后料舟樣品矩陣中對應的各個還原后料舟樣品進行腐蝕操作并進行圖像采集得到第二料舟樣品圖像矩陣；設定高溫還原后的料舟樣品訓練圖像和測試圖像以及對應的圖像標簽；S3、設定第一采集特征類別集；對料舟樣品訓練圖像和測試圖像以及第一料舟樣品圖像矩陣進行特征提取；設定初始決策樹，采用料舟樣品訓練圖像和測試圖像對初始決策樹進行構建并測試，得到最終決策樹；S4、設定第二采集特征類別集并對第二料舟樣品圖像矩陣進行特征提取得到腐蝕后料舟樣品圖像特征數據集；構建獅群種群對腐蝕后料舟樣品圖像特征數據集進行分類操作，得到最優樣品圖像特征數據集分類集；S5、采用所述最終決策樹對第一料舟樣品圖像特征數據集矩陣進行分類操作，得到第一分類結果，根據所述第一分類結果以及最優樣品圖像特征數據集分類集對還原后料舟樣品矩陣中的樣品進行剔除；所述S4包括以下步驟：S41、設定第二采集特征類別集表示第二采集特征類別集中第i個特征類別，表示第二采集特征類別集中設定的特征類別的總個數；根據所述第二采集特征類別集采用卷積神經網絡模型對第二料舟樣品圖像矩陣e進行特征提取，得到腐蝕后料舟樣品圖像特征數據集矩陣p；如下， 其中，pij表示對eij進行特征后得到的腐蝕后料舟樣品圖像特征數據集；pij＝{pij1,pij2,...,pijk,...,pijp′}，pijk表示pij中的第k個特征數據，p′表示pij中特征數據的總個數；S42、構建獅群種群，設定所述獅群種群的規模為n′；所述獅群種群表示為表示所述獅群種群中的第i只獅子；設定最大迭代次數為o′；S43、將所述腐蝕后料舟樣品圖像特征數據集矩陣p中各個料舟樣品圖像特征數據集隨機等份分成類，得到初始樣品圖像特征數據集分類集表示隨機等份分成的第i類樣品圖像特征數據集；根據所述初始樣品圖像特征數據集分類集得到第一初始樣品圖像特征數據集分類中心集將所述第一初始樣品圖像特征數據集分類中心集作為獅群種群中第一只獅子的初始位置；重復上述操作，對所述獅群種群中各個獅子的初始位置進行設定，得到初始位置集q′＝{q1′,q′2,...,qi′,...,q′n′}，qi′表示所述獅群種群中的第i只獅子的初始位置；S44、計算S43中每次隨機分類得到的分類集的離散度，得到初始離散度矩陣如下， 其中，表示對所述獅群種群中第i只獅子進行初始位置設定時的第j個樣品圖像特征數據集分類集的離散度；根據所述初始離散度矩陣設定所述獅群種群的適應度函數，函數公式如下， S45、開始迭代操作，設定當前迭代次數為每輪迭代中根據所述獅群種群的適應度函數對獅群種群中的各個獅子的位置進行調整；當時，停止迭代操作，輸出最優樣品圖像特征數據集分類集

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