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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法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：CN120953294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511494183.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法是由王文健;张祥丰;林强;王泓豪;丁昊昊;张沭玥;郭俊;刘启跃;周仲荣设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法在说明书摘要公布了：本发明属于轮轨摩擦学领域，具体公开了一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法，包括：对轮轨滚动接触疲劳裂纹的扫描电镜、光学显微镜图像进行图像增强、降噪预处理；将图像输入YOLOv8‑CSSTAM模型进行目标检测，输出图像裂纹预测框、比例尺预测框；基于图像比例尺的自动标定算法，对比例尺预测框内的图像计算最宽连通区域，并进行OCR文字识别得到图像比例尺；对裂纹预测框中的裂纹图像进行中值滤波、阈值分割、边缘平滑、小区域填充处理；对处理后的图像进行Harris角点检测，获取候选角点；对角点进行筛选得到裂纹特征角点然后计算裂纹尺寸特征。本发明能快速、准确得到轮轨滚动接触疲劳裂纹图像中的裂纹信息，包括裂纹深度、裂纹宽度和裂纹扩展角。

本发明授权一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微观分析图像的轮轨疲劳裂纹智能量化表征方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、对轮轨滚动接触疲劳裂纹的扫描电镜、光学显微镜图像进行图像增强、降噪预处理； S2、对预处理后的图像输入YOLOv8-CSSTAM模型进行目标检测，输出图像裂纹预测框、比例尺预测框；具体包括：使用Labelimg完成数据集标注并且训练模型，分为7类：朝左扩展裂纹、朝右扩展裂纹、中间裂纹、比例尺、“cm”、“mm”、“μm”，输入步骤S1预处理后的SEMOM图像，经过YOLOv8-CSSTAM模型目标检测，使用非极大值抑制NMS消除重叠框，保留置信度最高的预测框，置信度阈值设为θconf＝0.5，NMSIoU阈值设为θIoU＝0.45；最终输出图像裂纹预测框、比例尺预测框； 所述YOLOv8-CSSTAM模型具体包括：采用改进的YOLOv8目标检测模型，并嵌入由通道-空间-尺度三重注意力模块组成的CSSTAM模块；所述CSSTAM模块为在CBAM基础上增加尺度注意力SAM形成的通道-空间-尺度三重注意力模块； S3、基于图像比例尺的自动标定算法，对比例尺预测框内的图像计算最宽连通区域，并进行OCR文字识别得到图像比例尺； S4、对裂纹预测框中的裂纹图像进行中值滤波、阈值分割、边缘平滑、小区域填充处理； S5、对处理后的图像进行Harris角点检测，获取候选角点； S6、对角点进行筛选得到裂纹特征角点并根据裂纹特征角点计算裂纹尺寸特征。

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