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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类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：CN116597200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310431947.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类方法是由侯景辉;张红霞;付雨石;贾大功;刘铁根设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类方法，将用于训练神经网络的冰晶粒子图片进行预处理，搭建激光干涉粒子成像系统，将处理好的粒子图像依次输入DMD进行干涉成像，利用位于离焦像面的CCD接收粒子的干涉离焦像；利用采集到的干涉离焦像构建卷积网络神经训练集，训练分类网络；将新的粒子干涉离焦像输入步骤5得到的分类网络，实现冰晶粒子形状分类。与现有技术相比，本发明实现粒子形状自动分类；该方法具有速度快，可靠性高的优点，为激光粒子干涉成像技术在冰晶粒子的研究分析中提供了基础。

本发明授权基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于干涉离焦像的冰晶粒子形状分类方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、将用于训练神经网络的冰晶粒子图片尺寸大小调整至m×n像素； 步骤2、对于经过步骤1处理后的冰晶粒子图片提取出目标轮廓区域，在目标轮廓区域内随机生成散点； 步骤3、将散点图边界外用像素0填充至M×N像素大小，使粒子的散点图与DMD幅面大小相同； 步骤4、搭建激光干涉粒子成像系统，将处理好的粒子图像依次输入数字微反射镜DMD进行干涉成像，利用位于离焦像面的CCD接收粒子的干涉离焦像； 步骤5、利用采集到的干涉离焦像构建卷积网络神经训练集，训练分类网络；所述分类网络采用DenseNet-121网络，网络构成包括： 卷积层，具体为7×7卷积构成； 池化层，具体为3×3池化构成； 6个第一密集模块，具体为其中每个密集模块由1×1卷积、3×3卷积构成； 第一传递层，具体为包括1×1卷积和2×2池化构成； 12个第二密集模块，具体为其中每个密集模块由1×1卷积、3×3卷积构成； 第二传递层，具体为包括1×1卷积和2×2池化构成； 24个第二密集模块，具体为其中每个密集模块由1×1卷积、3×3卷积构成； 第三传递层，具体为1×1卷积、2×2池化构成； 16个第三密集模块，具体为其中每个密集模块由1×1卷积、3×3卷积构成； 以及， 分类层，具体为包括7×7池化、全连接层和激活函数构成； 步骤6、将新的粒子干涉离焦像输入步骤5得到的分类网络，实现冰晶粒子形状分类。

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