活性污泥的相差显微观察是一项快速、直观判断污泥性状的技术。然而，这极度依赖操作人员的经验和知识，难以标准化。本研究收集并标注了超过5万张包含各种原生动物（如钟虫、累枝虫、楯纤虫）、后生动物（如轮虫、线虫）和菌胶团形态的高质量显微图像。利用这些数据，训练了一个基于EfficientNet和YOLOv5的级联神经网络。该模型首先由目标检测网络（YOLOv5）快速定位和识别图像中的微生物个体，统计其种类和数量；然后，由图像分类网络（EfficientNet）对菌胶团的整体特征（疏密、大小、边缘清晰度）进行评分。最后，结合两者输出的特征向量，模型给出污泥状态的综合诊断（如：丝状菌丰度>阈值，提示污泥膨胀；轮虫大量出现、菌胶团松散，提示污泥老化）。该AI系统在测试集上的诊断准确率达到92%以上，已接近资深镜检员的水平，且可在数秒内完成自动分析，为污水厂的智慧化运行提供了锐利的“电子眼”。

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