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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种晶体缺陷类型识别方法、装置、电子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：CN119723572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411787439.3，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种晶体缺陷类型识别方法、装置、电子设备及存储介质是由高和婷;朱光有;李茜;陈笑宇;易王菲;李生;张杰志;郑凯航;陈思钰;黄月设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种晶体缺陷类型识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种晶体缺陷类型识别方法、装置、电子设备及存储介质，属于晶体结构分析技术领域，其方法包括：获取白云石晶体的缺陷透射显微图像；根据缺陷类型与透射显微图像的空间维度和成像特征的映射关系，为缺陷透射显微图像添加缺陷类型标签，生成标签缺陷显微图像；将标签缺陷显微图像进行图像预增强，生成标签缺陷训练集；构建初始RetinaNet模型，以缺陷显微图像为输入，缺陷类型为输出，对初始RetinaNet模型进行迭代训练，生成目标晶体缺陷类型识别模型；根据待测晶体的透射显微图像，识别待测晶体缺陷的类型。本发明可以解决现有技术方案不能准确定位识别白云石晶体缺陷和缺陷类型的技术问题。

本发明授权一种晶体缺陷类型识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种晶体缺陷类型识别方法，其特征在于，包括： 获取白云石晶体的缺陷透射显微图像； 根据缺陷类型与透射显微图像的空间维度和成像特征的映射关系，为所述缺陷透射显微图像添加缺陷类型标签，生成标签缺陷显微图像； 将所述标签缺陷显微图像进行图像预增强，生成标签缺陷训练集； 构建初始RetinaNet模型，以缺陷显微图像为输入，缺陷类型为输出，根据所述标签缺陷训练集对所述初始RetinaNet模型进行迭代训练，生成目标晶体缺陷类型识别模型； 基于所述目标晶体缺陷类型识别模型对待测晶体的透射显微图像进行识别，获得待测晶体的缺陷定位和缺陷类型； 所述缺陷类型与透射显微图像的空间维度和成像特征的映射关系，包括： 根据缺陷的空间维度将晶体缺陷进行分类，生成一阶缺陷类型，所述一阶缺陷类型包括零维缺陷、一维缺陷、二维缺陷和三维缺陷； 根据所述透射显微图像的成像特征对所述一阶缺陷类型中的各缺陷类型进行分类，生成二阶缺陷类型，其中每个一阶缺陷类型包括至少一个二阶缺陷类型； 为所述缺陷透射显微图像添加缺陷类型标签，生成标签缺陷显微图像，包括： 依次为每个所述一阶缺陷类型和二阶缺陷类型分配不同的缺陷类型标签； 提取所述白云石晶体的缺陷透射显微图像的成像特征； 根据所述成像特征判断晶体缺陷的维度； 基于所述缺陷类型与透射显微图像的空间维度和成像特征的映射关系，根据所述晶体缺陷的维度和成像特征，确定晶体缺陷的一阶缺陷类型和二阶缺陷类型； 根据晶体缺陷的一阶缺陷类型和二阶缺陷类型为每个所述晶体缺陷添加对应的缺陷类型标签，生成标签缺陷显微图像。

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