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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法、装置、设备及存储介质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：CN121074025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511607714.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法、装置、设备及存储介质是由洪文晶;冯小龙;林清池;洪贵春;方奕凯;苏文湫;王汝歌;郑旭颖;张豪;武鹏设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法、装置、设备及存储介质，通过先获取由显微镜自动扫描拼接得到的样品全景图像；然后调用图像分割算法提取玻璃基轮廓，并通过几何矫正和透视变换消除图像倾斜与扭曲；随后裁剪得到有效镀膜区域，排除非目标干扰；接着通过深度学习网络对所述有效镀膜区域进行分析以生成量化指标，基于所述量化指标生成标准化检测结果，其中，所述深度学习网络包括粗粒度分类初筛分支网络和细粒度分支网络，所述量化指标包括镀膜覆盖率及异常占比；最终基于这些指标输出标准化检测结果，实现从图像采集到质量评估的全流程自动化，从而显著提升检测效率、降低主观偏差。

本发明授权一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种玻璃基金属化样品的显微智能检测方法，其特征在于，包括： 获取由显微镜自动扫描拼接得到的样品全景图像，调用图像分割算法对所述样品全景图像进行处理以提取玻璃基轮廓，并对所述玻璃基轮廓进行几何矫正和透视变换后，裁剪得到有效镀膜区域，具体为：根据所述样品全景图像中镀层金属与背景的区分程度，选择采用SAM模型的BoxPrompt方式或基于阈值的二值化处理，初步提取玻璃基区域；调用轮廓检测算法找到所述初步提取玻璃基区域中所有封闭区域，基于设定面积阈值过滤噪声，并筛选出玻璃基底区域；计算所述玻璃基底区域的最小外接旋转矩形，获取四个角点并按左上、右上、右下、左下顺序排序，根据角点顺序和所述最小外接旋转矩形的尺寸，计算透视变换矩阵，将倾斜的所述玻璃基底区域矫正为水平矩形区域；对矫正后的所述玻璃基底区域，按预设比例裁剪去除未镀膜区域和边缘溢出部分，输出仅包含所述有效镀膜区域的标准化图像； 通过深度学习网络对所述有效镀膜区域进行分析以生成量化指标，基于所述量化指标生成标准化检测结果，具体为：所述深度学习网络包括粗粒度分类初筛分支网络和细粒度分支网络，所述粗粒度分类初筛分支网络和所述细粒度分支网络共享底层特征提取器但独立优化各自的损失函数；通过所述粗粒度分类初筛分支网络对所述效镀膜区域进行整体质量评估，若判断所述样品初步不通过，直接输出不合格结果；若判断所述样品初步通过，触发所述细粒度分支网络为所述有效镀膜区域进行像素级分割，识别异常区域并生成对应的分割掩码，基于所述分割掩码计算覆盖率及各类所述异常区域占比，其中，所述异常区域包括未镀膜区域、裂纹、鼓泡，所述覆盖率的表达式为：覆盖率=1-未镀膜区域像素数总有效区域像素数；基于所述粗粒度分类初筛分支网络的评估结果、以及所述量化指标生成包含最终分类结果、所述覆盖率、所述异常区域占比的标准化JSON文件。

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