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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法及装置、LIBS探测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：CN121185874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511471882.4，技术领域涉及：G01N15/0205；该发明授权基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法及装置、LIBS探测系统是由卢渊;李宁;郭金家设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法及装置、LIBS探测系统在说明书摘要公布了：本申请涉及光谱检测技术领域，公开一种基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法及装置、LIBS探测系统，其中方法包括：获取不同粒径的样品的LIBS光谱数据；对LIBS光谱数据进行特征变量筛选，得到波长的最优区间组合；将最优区间组合作为输入量、金属粒径作为响应量进行训练，得到候选模型参数；利用MC‑PLSR建模对候选潜变量数进行k折交叉验证，并结合候选模型参数得到最优潜变量数；其中，潜变量表征光谱信息与粒径之间的关系；利用最优潜变量数和LIBS光谱数据重新训练MC‑PLSR模型，得到由最终权重向量和最终回归系数向量构建的“粒径–LIBS信号”映射函数。摆脱传统粒径表征对高分辨率成像设备的依赖，在无精密成像仪介入条件下，实现润滑油中金属颗粒粒径的高精度可靠预测。

本发明授权基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法及装置、LIBS探测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LIBS的金属颗粒粒径估算方法，其特征在于，包括： S1，数据获取步骤：获取不同金属颗粒粒径的样品的LIBS光谱数据； S2，筛选步骤：对所述LIBS光谱数据进行特征变量筛选，得到每一种样品的波长的最优区间组合；其中，所述对所述LIBS光谱数据进行特征变量筛选，得到每一种样品的波长的最优区间组合，包括：将所述LIBS光谱数据划分为多个连续的波长区间；对各个所述波长区间和各所述波长区间的不同组合进行寻优；以交叉验证误差最小化和决定系数最大化为判定依据，输出所述最优区间组合的物理波长范围； S3，初始训练步骤：将所述最优区间组合作为输入量、金属颗粒粒径作为响应量进行训练，得到候选模型参数；其中，所述将所述最优区间组合作为输入量、金属颗粒粒径作为响应量进行训练，得到候选模型参数，包括：对所述输入量和所述响应量进行均值中心化，得到中心化矩阵；利用所述中心化矩阵构建约束优化问题并施加单调性约束，迭代更新模型的权重向量和回归系数向量；当终止迭代时输出符合单调性约束的权重向量和回归系数向量，作为所述候选模型参数； S4，潜变量数确定步骤：利用MC-PLSR模型对候选潜变量数进行k折交叉验证，并结合所述候选模型参数得到最优潜变量数；其中，潜变量数表征光谱数据与金属颗粒粒径之间的关系；其中，所述利用MC-PLSR模型对候选潜变量数进行k折交叉验证，并结合所述候选模型参数得到最优潜变量数，包括：将所述LIBS光谱数据划分为训练集和验证集；对每一折进行MC-PLSR模型建模并施加单调约束，利用所述候选潜变量数进行k折交叉验证，得到每个所述候选潜变量数对应的交叉验证均方根误差；将最小的交叉验证均方根误差的平均值所对应的所述候选潜变量数，作为所述最优潜变量数； S5，最终训练步骤：利用所述最优潜变量数和所述LIBS光谱数据重新训练MC-PLSR模型，得到由最终权重向量和最终回归系数向量构建的“粒径–LIBS信号”映射函数。

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