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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测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：CN119887783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510384735.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测方法及装置是由缪子昂;娄刚;齐拉碧凯马尔设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测方法及装置，该方法通过光学显微镜拍摄沉积的二维材料的高分辨率RGB图像并进行预处理，基于预训练的Mask2Former模型，进行迁移学习后，用于二维材料图像的训练，并使用指数移动平均EMA技术对模型的参数进行平滑处理；将训练后的Mask2Former模型应用于新采集的二维材料图像进行分割，生成各区域的分割掩模，并根据掩模预测各区域的层数；根据像素点占比计算每个层数区域的面积比例，得到每种层数的百分比参数。本发明适用于多种2DP材料，可广泛应用于柔性电子、生物传感、药物释放及光电器件等领域的2DP材料研究与应用。

本发明授权基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的显微镜下二维材料层数检测方法，其特征在于，用于显微镜下二维聚合物2DP的层数检测，所述方法包括以下步骤： a样品制备：将二维材料与溶剂混合，在溶剂作用下二维材料膨胀并在剪切力作用做分层，得到若干层的二维材料，并将所述二维材料沉积在衬底上； b图像采集：通过光学显微镜拍摄沉积的二维材料的高分辨率RGB图像，进行预处理后用于深度学习模型的训练；所述的图像预处理包括图像的去噪、多尺度对比度增强、亮度自适应校正、数据归一化以及数据标注；所述去噪是结合非局部均值滤波和小波变换的去噪方法，对二维材料图像中干扰模式进行抑制，同时保留层数相关的关键信息；所述多尺度对比度增强采用多尺度自适应直方图均衡化技术，对二维材料不同层数区域的特征差异进行局部优化，使层数边界更加清晰；所述亮度自适应校正基于二维材料光学特性采用自适应亮度校正算法；所述数据标注使用SAM辅助对二维材料图像进行标注，得到不同层数的区域的分割结果； c模型训练：基于预训练的Mask2Former模型，进行迁移学习后，用于二维材料图像的训练，并使用指数移动平均EMA技术对模型的参数进行平滑处理；针对二维材料层数检测的关键特征，采用如下的特征加权机制： 1）针对二维材料层数的RGB信息特征通道赋予更高的EMA权重； 2）根据训练结果，动态优化调整RGB信息特征通道的权重； 3）对Mask2Former模型所确认的高确定性区域赋予更高的EMA权重； d层数检测：将训练后的Mask2Former模型应用于新采集的二维材料图像进行分割，生成各区域的分割掩模，并根据掩模预测各区域的层数； e层数量化分析：根据像素点占比计算每个层数区域的面积比例，得到每种层数的百分比参数。

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