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龙图腾网获悉材料科学姑苏实验室申请的专利一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法和系统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：CN119273686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411795966.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法和系统是由张迎午;沈国栋;俞萍设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法和系统，涉及图像识别技术领域。该方法包括：获取SEM图像，并对SEM图像进行比例尺的自动识别，得到比例尺的实际长度和像素长度，以及每个像素的实际长度；采集包含颗粒特征的SEM图像集，并对SEM图像集中的颗粒进行标注，基于标注结果构建SEM图像训练集和SEM图像测试集；构建视觉大模型，并利用SEM图像训练集对视觉大模型进行微调；利用微调后的视觉大模型对SEM图像测试集进行推理，获取颗粒分割结果；基于每个像素的实际长度计算分割的每个颗粒的属性，用于粒度分析。本方案提高了颗粒分析的效率、精度和一致性，满足了对微观颗粒高效、精确的分析需求。

本发明授权一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的SEM图像粒度分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取SEM图像，并对所述SEM图像进行比例尺的自动识别，得到比例尺的实际长度和像素长度，以及每个像素的实际长度，包括：使用OCR模型对所述SEM图像中的文本进行检测和识别；对文本识别结果进行后处理筛选，得到比例尺的实际长度Lreal和单位；对比例尺的字符区域进行扩展，得到包含比例尺的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行二值化处理，得到所述感兴趣区域的二值化图；分别从所述二值化图的左侧和右侧两个方向按行进行遍历，检测连续长度大于设定阈值T1的白色区域，确定比例尺的左端点坐标xbegin,ybegin和右端点坐标xend,ybegin，并计算得到比例尺的像素长度LrulerPixel＝xend-xbegin；根据所述比例尺的实际长度Lreal和像素长度LrulerPixel，计算得到每个像素的实际长度LlengthPerPixel＝LrealLrulerPixel； 采集包含颗粒特征的SEM图像集，并对所述SEM图像集中的颗粒进行标注，基于标注结果构建用于微调视觉大模型的SEM图像训练集和用于评估分割精度的SEM图像测试集； 构建视觉大模型，并利用所述SEM图像训练集对所述视觉大模型进行微调，包括：对所述SEM图像训练集中的原始图像进行数据预处理，生成标准化图像；基于所述标准化图像构建SAM模型，所述SAM模型包括图像编码器、提示编码器和掩模版解码器；所述图像编码器用于提取所述标准化图像的特征，生成图像特征嵌入；所述提示编码器用于将掩模版的矩形边界框坐标编码为空间嵌入，生成提示空间嵌入；所述掩模版解码器基于所述图像特征嵌入和提示空间嵌入，生成掩模图像以指示目标区域，并输出与所述目标区域对应的置信度分数；对所述掩模图像进行掩模后处理，生成二值化掩模图像；将所述二值化掩模图像与标注结果进行比较，计算总损失函数，并根据总损失函数的值通过优化算法微调所述SAM模型中掩模版解码器的参数，直至模型收敛；其中所述总损失函数由交叉熵损失和Dice损失相加得到，所述交叉熵损失用于衡量预测结果与真实标签之间的差异，所述Dice损失用于度量预测掩模与真实掩模的相似度； 利用微调后的视觉大模型对所述SEM图像测试集进行推理，获取颗粒分割结果； 基于每个像素的实际长度计算分割的每个颗粒的属性，包括颗粒的面积、周长、等效直径和或形状因子，用于粒度分析。

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材料科学姑苏实验室，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区若水路388号；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”。