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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测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：CN116843632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310733670.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法是由成芳;刘达设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法。方法包括：采集纳米颗粒AFM原图像处理获得归一化高度图；建立深度学习模型并训练模型；采集待检测的纳米颗粒的AFM检测原图像并处理；将检测归一化高度图输入训练完成的模型中，输出纳米颗粒的区域、团聚信息和置信度信息显示在检测可视化高度图中；根据检测原图像和检测高度图获得纳米颗粒的像素‑尺寸因子、尺寸信息、尺寸分布信息和团聚比例，最终实现纳米颗粒的自动检测。本发明能够自动地分割AFM图像中的纳米颗粒，并进一步分析纳米颗粒信息，解决了目前基于传统机器视觉方法的纳米颗粒分析存在的准确度低、适用性弱和半自动化问题。

本发明授权一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和AFM图像的纳米颗粒自动检测方法，其特征在于：方法包括如下步骤：1采集若干纳米颗粒的原子力显微镜AFM原图像并进行图像处理与标注后获得每张原子力显微镜AFM原图像的AFM归一化高度图及标注信息；2建立纳米颗粒检测与分割深度学习模型；3将各张AFM归一化高度图按照预设比例划分为训练集和验证集，将训练集和验证集输入纳米颗粒检测与分割深度学习模型中根据标注信息进行训练获得训练完成的纳米颗粒检测与分割深度学习模型；4采集待检测的纳米颗粒的原子力显微镜AFM检测原图像并进行图像处理后获得AFM检测高度图、AFM检测可视化高度图和AFM检测归一化高度图；将AFM检测归一化高度图输入训练完成的纳米颗粒检测与分割深度学习模型中，训练完成的纳米颗粒检测与分割深度学习模型输出原子力显微镜AFM检测原图像中的每个纳米颗粒的区域信息、团聚信息以及置信度，进而显示在AFM检测可视化高度图中；5根据原子力显微镜AFM检测原图像和AFM检测高度图计算获得像素-尺寸因子，进而计算获得其中每个纳米颗粒的尺寸信息，从而获得原子力显微镜AFM检测原图像中所有纳米颗粒的尺寸分布信息和团聚比例，最终实现纳米颗粒的自动检测。

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