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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建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：CN121476269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610012559.9，技术领域涉及：G01N23/2251；该发明授权一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建方法及系统是由张阳;李玉;熊清蓉;刘凯设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建方法及系统，涉及岩体内部结构分析技术领域，包括：通过聚焦离子束扫描电镜切片‑成像的序列工作方式，获取目标岩体内部岩芯的二维图像序列；利用孔隙分割网络，对二维图像序列中的每张二维图像进行孔隙分割，得到若干张孔隙二维分割图；基于孔隙二维分割图，按照切片序列顺序构建孔隙的三维二值体数据；依据三维二值体数据，对岩芯孔隙进行三维重建和结构表征；本发明构建了“成像‑识别‑重建‑评估”一体化工作流，实现了从纳米级真实三维数据获取到智能识别、三维重建与定量分析的全链条闭环。

本发明授权一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种岩体内部孔隙智能表征与三维重建方法，其特征在于，包括： 通过聚焦离子束扫描电镜切片-成像的序列工作方式，获取目标岩体内部岩芯的二维图像序列； 利用孔隙分割网络，对二维图像序列中的每张二维图像进行孔隙分割，得到若干张孔隙二维分割图； 基于孔隙二维分割图，按照切片序列顺序构建孔隙的三维二值体数据； 依据三维二值体数据，对岩芯孔隙进行三维重建和结构表征； 其中，所述孔隙分割网络结合Transformer的全局上下文理解能力和CNN的局部特征提取优势，利用可训练权重的混合损失函数，对二维图像中的孔隙进行分割； 所述孔隙分割网络，包括Transformer编码分支、CNN编码分支、特征融合模块、特征连接模块、解码器； Transformer编码分支，用于提取图像的全局上下文特征； CNN编码分支，采用轻量级GhostNet作为主干网络，用于提取局部多尺度特征； 特征融合模块，用于对双分支在多个层级输出的特征进行自适应加权融合； 特征连接模块，用于将编码器各阶段特征传递至解码器； 解码器，用于对融合特征进行上采样并恢复至输入尺寸，输出孔隙分割结果； 所述自适应加权融合，具体为： 上采样，对CNN编码分支输出的低分辨率特征图进行上采样，使其空间尺寸与高分辨率特征图相同； 拼接，对Transformer编码分支输出的高分辨率特征和上采样后的低分辨率特征进行拼接； 精炼融合，采用两个GhostModule3×3、两个BN层和一个ReLU激活函数层，对拼接后的特征进行精炼融合； 残差连接，拼接后的特征经过两个GhostModule3×3深度变换后，特建立GhostModule1×1+BN残差连接路径，通过轻量残差连接保护原始信息； 残差相加，对主输出路径特征和经过GhostModule1×1+BN变换后的高分辨率特征进行相加； 通道注意力机制利用SE学习平衡特征的重要性，得到通道权重向量； 利用通道权重向量，通过特征加权实现重缩放； 在三维重建环节，结合三维连通性分析与形态学操作，利用序列图像的空间上下文信息优化分割结果；同时，采用基于二值体数据与基于三维网格模型的双重计算框架，对孔隙率和分形维数进行交叉验证与多维度表征。

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