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龍圖騰網恭喜北京航空航天大學申請的專利耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119400329B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411974627.7，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法是由范永升;譚龍;郝文琦;石多奇;楊曉光設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法在說明書摘要公布了：本發明屬于材料微觀結構狀態測試表征技術領域，具體提供一種耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法，包括以下步驟：通過顯微觀測方法獲取觀測試樣微觀組織圖像集；對微觀組織圖像集進行圖像增強、多重降噪與二值化處理；利用深度卷積神經網絡算法提取二值化圖像的特征至高維隱空間，然后采用一致流形算法對高維特征進行降維與定量表征；開展材料微觀組織特征降維結果的物理可解釋度分析，評價降維量化指標對材料微觀組織特征表征的效果。本發明實現了對材料各種復雜的微觀組織形貌、尺寸及其演化的統一描述與量化表征，大大降低了人工統計方法的成本和誤差，具有較強的發明創新性和較好的工程應用前景。

本發明授權耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法在權利要求書中公布了：1.耦合圖像增強和機器學習的材料微觀組織定量表征方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：制備目標合金材料的觀測試樣，通過顯微觀測方法獲取觀測試樣的微觀組織圖像集；S2：基于高斯分布自適應閾值分割、掩膜處理、自適應直方圖均衡化對微觀組織圖像集進行圖像增強、多重降噪與二值化處理；所述目標合金材料為兩相金屬合金材料，步驟S2具體包括以下步驟：S2.1：采用高斯濾波器處理微觀組織圖像集中的噪聲，采用大津法對降噪后的微觀組織圖像集進行初步的二值化處理，黑白二值圖像中像素值為1的黑色代表目標合金材料的Ⅰ相，像素值為0的白色代表目標合金材料的Ⅱ相；S2.2：以大津法二值化后的微觀組織圖像集作為掩膜處理的蒙版，作用于高斯降噪后的微觀組織圖像集，使得材料微觀組織中的相邊界區域更加突出，得到掩膜圖像集；S2.3：使用自適應直方圖均衡化方法對掩膜圖像集進行處理，使得灰度直方圖從前景區間非線性地映射到整個灰度范圍，從而增強目標合金材料中不同相之間的對比度，得到均衡化后的掩膜圖像集；S2.4：均衡化后的掩膜圖像集灰度直方圖為雙峰分布，采用二階高斯分布擬合灰度直方圖，獲得左峰值對應的灰度即主要對應Ⅱ相；S2.5：將步驟S2.4中二階高斯分布左峰值對應的灰度作為閾值，利用固定閾值函數將圖像中小于閾值的像素置0，大于閾值的像素置1，實現對均衡化后的掩膜圖像集最終的二值化處理；S2.6：基于開運算降噪算法，利用像素的膨脹和腐蝕Ⅰ相附近的離散點，同時平滑二值化后的Ⅰ相邊界；利用連通域降噪方法來消除散落于Ⅱ相中的離散前景點和影響圖像質量的離散像素塊；最終得到經過圖像增強、多重降噪與二值化處理后的微觀組織圖像集；S3：利用深度卷積神經網絡算法提取步驟S2處理后的微觀組織圖像集的特征至高維隱空間，得到高維隱空間特征，然后采用一致流形降維算法對高維隱空間特征進行降維與定量表征，即得到目標合金材料微觀組織的降維定量表征；S3具體包括以下步驟：S3.1：選取深度卷積神經網絡算法，移除分類層，保留卷積層和池化層，并添加線性全連接層使得深度卷積神經網絡算法的輸出平均池化并展平；S3.2：基于步驟S2獲取的經過圖像增強、多重降噪與二值化處理的微觀組織圖像集，選取圖像裁切算法，將微觀組織圖像集裁剪至步驟S3.1選定的深度卷積神經網絡算法輸入維度，并將裁剪后的微觀組織圖像集擴充為3通道，形成深度卷積神經網絡算法輸入圖像集；S3.3：將步驟S3.2中深度卷積神經網絡算法輸入圖像集逐張輸入至深度卷積神經網絡算法中，提取微觀組織圖像特征并映射至高維隱空間，得到微觀組織圖像集的高維隱空間特征；S3.4：對一致流形降維算法數據點局部連接數量的上限和選擇的下限參數進行設置；S3.5：將步驟S3.3得到的微觀組織圖像集的高維隱空間特征輸入至一致流形降維算法模型中，構造加權鄰圖和連接鄰域圖，從而在高維隱空間中學習微觀組織圖像集的流形結構；S3.6：將高維隱空間的近似流形結構投影到低維空間，把近似流形結構的可變距離轉換為低維全局坐標系的標準歐幾里得距離，以距離不變為優化目標，以交叉熵為損失函數，通過調整一致流形降維算法數據點局部連接數量的上限和選擇的下限尋找最優的低維流行表示，最終得到微觀組織圖像集的降維定量表征；S4：開展目標合金材料微觀組織降維定量表征的物理可解釋度分析，評價降維定量指標對目標合金材料微觀組織定量表征的效果。

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