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无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;长沙理工大学刘坚获国家专利权

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龙图腾网获悉无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;长沙理工大学申请的专利基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法及装置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:CN119784772B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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:202411586342.6,技术领域涉及:G06T7/11;该发明授权基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法及装置是由刘坚;张航;赵子威;姜潮;胡钊川;陈宁设计研发完成,并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法及装置,方法包括:通过预训练视觉大模型获得金相颗粒原始图像的显著性分割图像,从显著性分割图像中提取整个颗粒图像;基于多种构型的金相颗粒训练图像,利用冻结微调方法对预训练视觉大模型进行微调得到目标视觉大模型;对整个颗粒图像进行形态学腐蚀处理,以得到整个颗粒图像中的各个涂层的提示点信息;对各个涂层的提示点信息进行优化,以使各个涂层的提示点位置均匀分布;通过目标视觉大模型,基于各个涂层的优化后提示点信息来预测出各个涂层掩码图像,以得到颗粒图像各涂层分割结果。本发明能够对多种构型的金相颗粒原始图像中的各个涂层进行精准分割。

本发明授权基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于视觉大模型的金相颗粒图像分割方法,在计算设备中执行,所述金相颗粒包括一个或多个涂层,所述方法包括: 获取待分割的金相颗粒原始图像; 通过预训练视觉大模型对所述金相颗粒原始图像进行处理,得到所述金相颗粒原始图像的显著性分割图像,并从所述显著性分割图像中提取整个颗粒图像; 基于多种构型的金相颗粒训练图像,利用冻结微调方法,对所述预训练视觉大模型进行微调,得到目标视觉大模型,所述金相颗粒训练图像带有金相颗粒各个涂层的标注信息; 对所述整个颗粒图像进行形态学腐蚀处理,以得到所述整个颗粒图像中的各个涂层的提示点信息,包括:对于每个涂层,基于与所述涂层相对应半径的圆盘结构元,对所述整个颗粒图像进行形态学腐蚀处理,得到所述涂层对应的腐蚀颗粒图像;从所述腐蚀颗粒图像中提取出腐蚀颗粒的多个边界点,并对所述多个边界点进行下采样操作,以得到小于预定数量的边界点,作为所述涂层的提示点信息; 对各个涂层的提示点信息进行优化,以使各个涂层的提示点位置均匀分布,得到各个涂层的优化后提示点信息; 通过所述目标视觉大模型,基于各个涂层的优化后提示点信息来预测出所述金相颗粒原始图像中的各个涂层掩码图像,以得到颗粒图像各涂层分割结果。

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无锡市锡山区半导体先进制造创新中心;长沙理工大学,其通讯地址为:214101 江苏省无锡市锡山区通云南路77号云林科技园4号楼;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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