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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于U-net网络的微动疲劳裂纹长度计算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：CN116228641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211605743.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于U-net网络的微动疲劳裂纹长度计算方法是由蔡振兵;俞延庆;张泽伍;宫健恩;方修洋;周龙龙设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U-net网络的微动疲劳裂纹长度计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U‑net网络的微动疲劳裂纹长度计算方法，涉及裂缝检测技术领域，本方法包括如下步骤：用某类微动疲劳裂纹原始图像训练优化后的U‑net网络得到训练后的U‑net网络模型；获取与步骤S1同类的微动疲劳裂缝图像作为实验图像；采用训练后的U‑net网络模型识别实验图像中的微动疲劳裂缝得到分割检测结果图；测量分割检测结果图中微动疲劳裂纹的长度。本发明的U‑net网络结构中在上采样模块、下采样模块之间设置依次连接的第一卷积池化层组、融合层，能够减少计算量，提高网络速度，同时扩大特征图捕捉局部信息和细节信息，从而精确提取微小的微动疲劳裂纹特征信息。

本发明授权基于U-net网络的微动疲劳裂纹长度计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-net网络的微动疲劳裂纹长度计算方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、用某类微动疲劳裂纹原始图像训练优化后的U-net网络得到训练后的U-net网络模型； S2、获取与步骤S1同类的微动疲劳裂缝图像作为实验图像；采用训练后的U-net网络模型对实验图像进行分割检测识别实验图像中的微动疲劳裂缝得到分割检测结果图； S3、测量分割检测结果图中微动疲劳裂纹的长度； 所述优化后的U-net网络包括上采样模块、Concatenate操作、下采样模块和位于上采样模块底部、下采样模块底部之间的层融合模块； 其中，层融合模块包括依次连接的第一卷积池化层组和融合层；第一卷积池化层组包括并联的1个深度可分离卷积模块、4个第一卷积池化层，每个第一卷积池化层包括步长为2的最大池化层、1×1的深度可分离卷积模块和2×2的上采样层；下采样模块输出的特征图输入第一卷积池化层组中，融合层对输入的图像特征进行相加融合且融合层输出的特征图输入上采样模块中；本U-net网络采用的非线性激活函数为ReLU； U-net网络的特征向量的深度为2048，上采样模块、下采样模块均包括五个依次连接的第二卷积层组，每个第二卷积层组均包括依次连接的残差块、注意力机制模块和2个转置卷积层； 残差块包括深度可分离卷积、转置卷积层、BN层和相加层，残差块的输入通过skipconnection与残差块卷积过后的输出在相加层融合； 注意力机制模块包括编码块和解码块，编码块包括最大池化层和卷积层，解码块包括上采样层和卷积层；将残差块输出的特征信息输入到注意力机制模块中，注意力机制模块的输入通过一个skipconnection与注意力机制模块中Sigmoid函数分类后的输出进行融合； Concatenate操作将上采样模块产生的特征图与下采样的特征图用np.concatennate函数进行拼接，Concatenate操作中在非线性激活函数ReLU之前添加BN层，用于对输入的数据做N0,1的正态分布的归一化处理，归一化处理后的数据输入到激活函数ReLU。

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