一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统

本发明涉及油液颗粒识别技术领域，具体说是一种基于强化学习的油液颗粒图像识别分析方法及系统；将强化学习模型的数据对待监测的油液进行实时监测时，训练完成的强化学习模型接收待检测红外图像后，自动将识别图像中的单颗粒与大颗粒物质，并将大颗粒物质结合其投影面积与S3的平均粒径阈值，计算单颗粒数量计算方法为大颗粒面积除以小颗粒面积，得出大颗粒由多少小颗粒构成，进而避免出现小颗粒尺寸出现计数误差；计算之后，将结果输出，输出内容为输出油液中颗粒的实际计数（单颗粒数量+团聚体拆分后单颗粒数量总和），为设备损诊断提供数据支撑；进而避免高黏度油液中颗粒团聚，导致将团聚体误判为单颗粒，导致计数偏低的问题。