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龙图腾网获悉浙江理工大学;中国水利水电第十二工程局有限公司申请的专利一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割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：CN115830323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211573597.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法是由郑克洪;陈浩;张曦彦;乔立正;吴承烈;陆文判;曹虓琪设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法，通过XCT断层扫描技术获取相关碳纤维复合材料的图像，构造模型的原数据集，然后通过参数化建模生成二维随机合成碳纤维图像，并将通过对抗学习风格迁移网络Pix2PixHD生成与真实结构相同的虚拟数据集，将原数据集与虚拟数据集作为一个混合数据集输入基于Swin‑Tranformer的语义分割网络，最终形成一个能精准分割碳纤维复合材料图像的语义分割网络。本方法解决了原数据集不足，人工标注困难的问题，能实现复合材料图像智能精准分割，节约了大量人工成本。

本发明授权一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法在权利要求书中公布了：1.一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采用人工标注方法对随机选取的复材XCT检测图像进行手工分割，构建原始数据集； 步骤2、基于所述原始数据集进行参数化统计分析，并进行参数化随机建模，扩充数据集，构建混合数据集； 步骤3、基于所述混合数据集，构建Swin-Tranformer语义分割网络； 步骤4、基于所述Swin-Tranformer语义分割网络，生成CFRP完整语义分割图像作为最终结果； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1、基于原始数据集细观结构特征，进行参数化统计分析； 步骤2.2、基于参数化统计分析的结果，通过参数化随机建模的方式对数据集进行扩充，生成合成数据集； 步骤2.3、将所述合成数据集与所述原始数据集组成混合数据集； 所述步骤2.1具体包括： 步骤2.1.1、采集形状参数； 步骤2.1.2、对采集的形状参数进行分布拟合； 步骤2.1.3、对分布拟合的形状参数进行统计分析； 其中所述统计分析包括：轮廓类似于矩形的经纱几何参数统计分析和轮廓类似于椭圆的纬纱几何参数统计分析； 所述步骤2.2具体包括： 步骤2.2.1、根据经纱参数化统计分析生成经纱随机模型； 步骤2.2.2、根据纬纱参数化统计分析生成纬纱随机模型； 步骤2.2.3、基于所述经纱随机模型与所述纬纱随机模型，生成人工合成标签图像； 步骤2.2.4、基于所述人工合成标签图像，生成与真实细观结构相同的碳纤维复合材料图像，将所述与真实细观结构相同的碳纤维复合材料图像作为合成数据集； 所述步骤2.2.4具体包括： 步骤2.2.4.1、改动Pix2PixHD网络的生成部分，使所述生成部分同时训练两个不同尺度下的生成器模型，并将所述两个不同尺度下的生成器模型的特征进行融合； 步骤2.2.4.2、基于特征融合后的生成器模型，生成与真实细观结构相同的碳纤维复合材料图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江理工大学;中国水利水电第十二工程局有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市江干区下沙高教园区2号大街928号浙江理工大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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