上海交通大学毛博获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法、系统及介质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：CN120564187B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511066517.5，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法、系统及介质是由毛博;周博皓;储双杰;刘倩;王亚飞设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法、系统及介质，属于图像识别的技术领域，基于训练后的图像识别模型，将预处理后的显微图像进行序列化处理，并输入至Transformer编码器，并将Transformer编码器提取的特征分别输出至像素级相分类分支和图像级组织分类分支，对应进行相分类和组织分类。将图像级组织分类分支输出的组织类型概率作为门控信号，对应增强或抑制像素级相分类分支的对应分割通道；基于交互注意机制，使图像级组织分类分支的分类语义反向投射到像素级相分类分支的分割分支中层。本发明显著提高了显微组织分析的效率和标准化程度，具有较好的实用性。
本发明授权一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钛合金显微组织识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：采集钛合金的显微图像； 步骤S2：对钛合金的显微图像进行预处理； 步骤S3：基于训练后的图像识别模型，对预处理后的钛合金的显微图像进行显微组织特征识别； 步骤S31：将预处理后的显微图像进行序列化处理，并得到序列化图像块特征； 步骤S32：将序列化图像块特征输入至Transformer编码器，并将提取的特征分别输出至像素级相分类分支和图像级组织分类分支，对应进行相分类和组织分类； 步骤S33：将像素级相分类分支和图像级组织分类分支的输出进行特征融合，输出每个像素的相类别以及组织类别； 将图像级组织分类分支输出的组织类型概率作为门控信号，对应增强或抑制像素级相分类分支的对应分割通道，使分割通道注意与组织类型对应的相形貌；基于交互注意机制，使图像级组织分类分支的分类语义反向投射到像素级相分类分支的分割分支中层，实现对组织形态与相结构之间逻辑一致性的编码。
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