買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜東北大學申請的專利一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成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：CN115100307B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210598440.6，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成方法是由曹光明;劉建軍;王皓;李鑫;崔春圓;劉振宇設計研發完成，并于2022-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成方法，屬于鋼鐵的顯微組織智能調控領域。本發明應用逆向殘差網絡作為生成對抗網絡的生成器，實現由一維金屬材料的成分和工藝數據到三維金相顯微組織圖像的轉換，相較于傳統的金相顯微組織圖像采集流程，本發明方法大大減少了金相顯微組織圖像生成時間，通過使用改進生成對抗網絡中的生成器，將小尺寸單通道圖像數據轉換成大尺寸三通道金相顯微組織圖像數據，避免了耗時較長的金相顯微組織圖像的采集流程，能夠幫助研究人員提前觀測給定金屬材料成分和工藝數據所對應的金相顯微組織圖像，有利于提高鋼鐵企業的生產效率。

本發明授權一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進生成對抗網絡的金相顯微組織圖像生成方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：步驟1：讀取訓練集中的一幅金相顯微組織圖像，并依據圖像的大小將其定義為大小為C，W，H的三維矩陣，表示為XC，W，H；步驟2：將X經過判別器得到特征圖M1～M5，并將特征圖M5經過Sigmoid函數后輸出所述金相顯微組織圖像為真的概率；步驟3：使用二進制交叉熵損失函數計算步驟2中得到的所述金相顯微組織圖像為真的概率與真實概率1之間的損失值，并進行反向傳遞，從而對判別器中的模型參數進行迭代優化，得到迭代訓練一次的判別器模型；步驟4：在生成器中，應用數據轉換模塊將訓練集中與所述金相顯微組織圖像相對應的一維金屬材料的成分和工藝數據轉換成單通道三維矩陣G，表示為：1，W′，H′；步驟5：將殘差單元加入到生成器中獲得改進的生成器，將矩陣G經過改進的生成器得到特征圖M6～M12；步驟6：將步驟5得到的特征圖M12輸入到步驟3中獲得的經過一次迭代訓練的判別器，并對M12執行步驟2和步驟3操作，得到損失值并進行反向傳遞；步驟7：在設定的迭代次數內，執行步驟1～步驟6，得到訓練完畢的生成器；步驟8：將測試集中的金屬材料的成分和工藝數據輸入到已訓練的生成器中生成金相顯微組織圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。