Durante la producción de una emulsión de PoliTetraFluoroEtileno (PTFE), es crucial detectar la separación entre la emulsión de PTFE y la parafina líquida para purificar la emulsión de PTFE y facilitar la posterior polimerización. Sin embargo, la práctica actual depende en gran medida de inspecciones visuales realizadas por el personal en el sitio, lo que no solo resulta en baja eficiencia y precisión, sino que también plantea posibles amenazas para la seguridad del personal. La incorporación de inteligencia artificial para la detección automatizada de la separación de parafina promete mejorar significativamente la precisión de detección y mitigar posibles riesgos para el personal. Por lo tanto, proponemos un marco de detección automatizada llamado PatchRLNet, que aprovecha una combinación de un transformador de visión y aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje por refuerzo se integra en la capa de incrustación del transformador de visión en PatchRLNet, proporcionando puntuaciones de atención para cada parche. Esta integración estratégica obliga al modelo a asignar mayor atención a las características esenciales del objetivo, filtrando efectivamente los factores ambientales y el ruido de fondo. Sobre esta base, introducimos un mecanismo de integración multimodal para mejorar aún más la precisión de predicción del modelo. Para validar la eficacia de nuestro marco propuesto, realizamos pruebas de rendimiento utilizando datos auténticos de la base de producción de material de PTFE más grande de China. Los resultados son convincentes, demostrando que el marco logró una impresionante tasa de precisión de más del 99% en el conjunto de pruebas. Esto subraya su significativo valor de aplicación práctica. Hasta donde sabemos, esta es la primera instancia de detección automatizada aplicada a la separación de la emulsión de PTFE y la parafina.