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龙图腾网获悉重庆文理学院申请的专利一种合金断口的多模态融合学习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：CN120411056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510561058.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种合金断口的多模态融合学习系统是由黄伟九;杨绪盛;陈冠羽设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种合金断口的多模态融合学习系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种合金断口的多模态融合学习系统，涉及金属断口视觉检测领域，包括：数据收集模块、图像收集模块、目标检测模块、预测模块、特征分析模块，数据收集模块分用于获得关键特征参数；图像收集模块用于收集合金不同断口图像；目标检测模块对断口图像进行语义分割与目标检测；预测模块实现预测并输出；特征分析模块包括特征重要性分析模块与SHAP分析模块，用于对各个关键特征进行解释性分析。该系统利用图像识别与机器学习之间的结合，精准实现材料韧窝断裂和脆性断裂区域的预测，为材料性能优化提供数据支撑。

本发明授权一种合金断口的多模态融合学习系统在权利要求书中公布了：1.一种合金断口的多模态融合学习系统，其特征在于：包括：数据收集模块、图像收集模块、目标检测模块、预测模块、特征分析模块， 数据收集模块分别与热处理的计时器、电子万能机械试验机、x射线衍射仪、电子背散射衍射仪电性连接，用于获得第一次时效时间、第二次时效时间、位错密度和三个方向晶粒尺寸关键特征参数；图像收集模块与外部摄像装置连接，用于收集合金不同断口图像；目标检测模块采用改进的YOLOv5模型对断口图像进行语义分割，并根据分割后的图像实现断口处的目标检测；预测模块通过XGBoost模型对断口处韧窝断裂和脆性断裂的比例关系进行预测、并完成输出；特征分析模块包括特征重要性分析模块与SHAP分析模块，分别对XGBoost模型中的各个关键特征进行解释性分析； 该系统进行多模态融合学习方法的步骤包括对样品依次进行热处理、拉伸测试、形貌分析步骤，其中，形貌分析具体为：在拉伸测试完成后，首先采用x射线衍射仪进行分析，仪器设置电压为45kV、电流为40mA、步长为0.01313°，仪器扫描范围为2θ=35°～140°、扫描速度为0.05°s；利用伪voigt函数拟合每个衍射峰，获得半峰全宽度，然后利用修正的Williamson-Hall图计算位错密度，具体为： 式中：表示倒空间中应变展宽的FWHM；Dg表示平均晶粒尺寸；A表示晶粒的面积；b表示伯格斯矢量；表示位错密度；K表示衍射矢量；不同衍射峰的平均对比因子； 式中：表示衍射角，表示衍射峰的半高宽，表示X射线波长； 然后，利用电子背散射衍射仪进行样品不同表面的晶粒尺寸的分析，采用等效圆直径D为粒度的表示： 式中：A表示晶粒的面积； 分别测量L、T、S方向上的晶粒尺寸，这些测量分别被指定为晶粒尺寸1、晶粒尺寸2、晶粒尺寸3，分别对应于右手笛卡尔坐标系中样品的实际拉伸方向，即获得三个方向的晶粒尺寸。

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