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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的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：CN115018782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210604831.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统是由罗森;宋翰凌;王卫领;朱苗勇设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统，涉及连铸坯质量评价领域；通过深度学习技术与机器视觉技术的相结合，实现对连铸坯中心等轴晶的分割及等轴晶率的计算，从而在识别中心等轴晶时有着较高的准确率及效率；解决了低倍评级时主观因素的干扰，降低了工人的工作强度，提高了评级效率与准确率，实现了评级的高效自动化。由于凝固组织图像边界模糊、梯度复杂，采用res‑unet对其进行分割，通过对高维与低维特征的融合，实现了对凝固组织的精准分割。模型鲁棒性强，普适性好，可在电脑及移动端上进行部署，完成对连铸坯凝固组织的分割及评定。通过对凝固组织及连铸工艺数据的采集，可有效地改善铸坯内部质量，具有显著的经济效益。

本发明授权一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于连铸坯凝固组织自动评级的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将连铸坯低倍试样图像送往深度学习模型进行训练；S2：设定待评价的连铸坯的铸坯工艺信息及选择待评价的连铸坯低倍试样图像；所述铸坯工艺信息包括工艺参数及尺寸；S3：利用已训练好的深度学习模型，对待评价连铸坯低倍试样图像与背景的分割，并统计连铸坯低倍试样像素数为N1；S4：利用已训练好的深度学习模型，对待评价连铸坯低倍试样图像的中心等轴晶区进行分割，并统计中心等轴晶区像素数为N2；S5：根据连铸坯低倍试样像素数N1及中心等轴晶区像素数N2，计算得到连铸坯的等轴晶率WW＝N2N1*100％；S6：根据铸坯工艺信息及等轴晶率，对所选连铸坯低倍试样图像进行评级，并将试样参数及评级结果录入数据库。

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