活性污泥的相差显微镜检查是运行人员判断污泥性状的“金标准”。通过观察絮体的紧实度、尺寸，以及丝状菌的丰度和形态，可以诊断污泥膨胀、老化解体等异常。然而，这项技术高度依赖个人经验，主观性强，难以量化，且无法实现高频监测。将深度学习（Deep Learning）图像语义分割技术引入污泥镜检，训练出能够像经验丰富的镜检员一样“看”懂显微图像的人工智能模型，是实现污泥健康状态全自动、标准化和在线诊断的必由之路。

  本研究历时数月，从多个不同工况的工业废水处理厂采集了超过一万张高分辨率的活性污泥相差显微图像。由三位资深镜检专家，利用标注软件，逐张对图像中的三大目标物（致密菌胶团、伸展的丝状菌、以及无机杂质颗粒）的轮廓进行精确的手工绘制和分类。这个庞大的、带有人工高精度标注的数据集，成为训练和测试模型的基石。选取了U-Net++和DeepLabV3+两种在医学和遥感图像分割中表现优异的深度学习架构，使用搭建好的PyTorch框架和GPU工作站进行模型的迭代训练。

  在独立的测试集上，两个模型均展现出了出色的分割识别性能。其中，DeepLabV3+模型在对丝状菌的精细丝状结构识别上略有优势，其对菌胶团、丝状菌和杂质三类的平均交并比（mIoU）达到了0.85，推理一张图像只需不到0.1秒。基于模型输出的各类别像素面积占比，系统可以自动计算出与沉降性能高度相关的量化指数，如“菌胶团面积占比”、“丝状菌长度密度”等。更进一步，构建了一个简单的线性回归模型，将这些图像量化指数与实测的SVI30值进行关联，实现了通过一张显微图像即可在数秒内预测出SVI30值，并给出污泥膨胀的风险等级（正常、轻微膨胀、严重膨胀）。这套AI镜检系统，将百年的经验依赖技术，转变为了一种客观、快速、可复制的数字化标准工具。

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