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龙图腾网获悉大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司申请的专利一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119006915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411121891.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法及系统是由郐楚婷;刘中军;种玉宝;孙萱;傅强;江英;于龙华;王福强设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法及系统，包括：图像处理模块，获取不锈钢样本的普通图像和金相图像并进行图像预处理以得到图像集，再基于图像集提取物理特征和组织特征；模型学习模块，利用图像集、物理特征和组织特征，选择并训练机器模型，再整合训练好的机器模型以得到深度学习模型；图片分析模块，利用深度学习模型分析和预测新输入的不锈钢图片，得到不锈钢图片的评估结果、损耗情况和寿命预测；可视化模块，基于分析和预测的结果生成可视化报告。本发明通过引入计算机视觉和深度学习技术，能够准确、高效地识别和分析不锈钢图片，以减少人为误差，实现材料品质精准监控，确保不锈钢质量及性能。

本发明授权一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的不锈钢图片识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取不锈钢样本的普通图像和金相图像并进行图像预处理以得到图像集，再基于所述图像集提取物理特征和组织特征；利用所述图像集、所述物理特征和所述组织特征，选择并训练机器模型，再整合训练好的机器模型以得到深度学习模型；利用所述深度学习模型分析和预测新输入的不锈钢图片，得到不锈钢图片的评估结果、损耗情况和寿命预测；基于分析和预测的结果生成可视化报告；机器模型的训练过程包括外观分析训练、性能分析训练、损耗分析训练和寿命预测训练；所述损耗分析训练的过程为：利用特征叠加的方式结合所述物理特征和组织特征，得到特征数据集，并将所述特征数据集内的不同特征进行分组分类；选择第三机器模型，利用所述特征数据集训练所述第三机器模型，得到磨损模型，实现所述损耗分析训练；将不锈钢样本输入所述磨损模型中，得到各个不锈钢样本的磨损程度和磨损原因；所述磨损原因由各类特征组合而成；其中，在所述磨损模型中引入局部敏感性分析技术以识别所述磨损原因中的特征组合和各类特征的磨损程度占比。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司，其通讯地址为：116602 辽宁省大连市保税区洞庭路1号自贸大厦503、509；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。