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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法及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：CN120071341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510127220.9，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法及系统是由卜泽华;马义全;台硕;杨文韬;潘东东;牟文墉;王志洋设计研发完成，并于2025-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法及系统，属于注浆材料性能评价领域，包括：选取注浆材料固结体试块，对试块预处理制取测试试样并建立三维模型；确定切片参数，对三维模型进行切片操作，生成多张二维切片图像，对二维切片图像进行预处理；对预处理后的二维切片图像进行分辨率处理，构建切片图像数据集；将构建好的切片图像数据集的训练集中的图像输入到卷积神经网络模型中进行训练，获得训练好的卷积神经网络模型；对于待测注浆材料固结体进行处理得到预处理好之后的二维图像；将预处理好之后的二维图像输入至训练好的卷积神经网络模型获得孔隙的识别结果，基于孔隙的识别结果得到待测注浆材料固结体孔隙率。

本发明授权基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的注浆材料固结体孔隙率评估方法，其特征是，包括： 选取注浆材料固结体试块，对试块预处理制取测试试样并建立三维模型； 对试块预处理制取测试试样之后，对试样进行多角度旋转扫描，从不同角度采集试样的二维投影数据； 建立三维模型的过程为： 假设一个初始的三维图像； 将当前的初始的三维图像投影到各个采集角度，得到对应的二维投影图像； 将计算得到的二维投影图像与实际采集的二维投影数据进行比较，计算两者之间的差异； 根据差异对三维图像进行修正，调整三维图像中的每个体素的值，使得投影差异最小化； 重复上述步骤，直到满足一定的收敛条件，获得三维模型； 确定切片参数，对三维模型进行切片操作，生成多张二维切片图像，对二维切片图像进行预处理； 构建网络结构，对预处理后的二维切片图像进行分辨率处理，构建切片图像数据集； 将构建好的切片图像数据集的训练集中的图像输入到卷积神经网络模型中进行训练，获得训练好的卷积神经网络模型； 卷积神经网络模型采用可变形卷积核改进卷积神经网络，可变形卷积核由传统卷积核和一个偏移学习网络组成； 计算可变形卷积核的输出：假设输入图像为，传统卷积核为，偏移量为，则可变形卷积核的输出为，其中为输出图像的像素位置，为传统卷积核的采样点位置，为传统卷积核的采样区域； 在计算过程中，首先根据偏移学习网络输出的偏移量对传统卷积核的采样点位置进行调整，然后将调整后的卷积核与输入图像进行卷积操作，得到可变形卷积核的输出； 对于待测注浆材料固结体进行处理得到预处理好之后的二维图像； 将预处理好之后的二维图像输入至训练好的卷积神经网络模型获得孔隙的识别结果，基于孔隙的识别结果得到待测注浆材料固结体孔隙率。

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