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龍圖騰網獲悉國高材高分子材料產業創新中心有限公司申請的專利基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411967B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510918720.4，技術領域涉及：G06V20/69；該發明授權基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法及系統是由吳博;彭杰;王銳佳;龐承煥;葉南飚;李衛領設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法及系統，屬于深度學習技術領域，所述方法包括：通過對收集的高分子材料的原始SEM圖像進行預處理，獲得圖像數據集；其中，所述圖像數據集包括若干個所述原始SEM圖像進行剪裁后的子圖；將圖像數據集輸入至預設的神經網絡模型進行材料斷裂失效類型的預測，得到模型預測結果以表示高分子材料的斷裂失效類型；然后用遮擋法對原始圖像進行處理，得到可解釋性分析圖像，以確定模型在進行預測時是根據子圖中的哪些區域得到模型預測結果的，為后續改進模型提供數據支撐。本申請通過卷積神經網絡對高分子材料斷裂失效類型進行智能化識別，減少對人工識別的依賴，提升識別效率和精度。

本發明授權基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的高分子材料斷裂失效類型判別方法，其特征在于，包括： 通過對收集的高分子材料的原始SEM圖像進行預處理，獲得圖像數據集；其中，所述圖像數據集包括若干個所述原始SEM圖像進行剪裁后的子圖； 將圖像數據集輸入至預設的神經網絡模型進行材料斷裂失效類型的預測，得到模型預測結果； 采用遮擋法對所述原始SEM圖像進行處理，得到每個原始SEM圖像的可解釋性分析圖像，并根據所述可解釋性分析圖像以確定模型預測結果的模型判定依據；其中，得到所述可解釋性分析圖像，具體為：根據所述子圖在對應的所述原始SEM圖像中的位置，構建子圖關系字典；分別對每個所述子圖中的區域進行遮擋，得到每個所述子圖的影響分析結果；根據子圖關系字典，還原每個所述子圖在對應的所述原始SEM圖像中的位置，并根據所述位置將所述子圖的影響分析結果進行拼接，得到每個原始SEM圖像的可解釋性分析圖像；所述可解釋性分析圖像包括原始SEM圖像、正貢獻熱圖、負貢獻熱圖和掩碼圖像； 其中，正貢獻熱圖用于展示所述原始SEM圖像中與對應的所述模型預測結果呈正相關的被遮擋區域；負貢獻熱圖用于展示所述原始SEM圖像中與對應的所述模型預測結果呈負相關的被遮擋區域；掩碼圖像用于展示原始SEM圖像中與模型預測結果的準確度相關的關鍵區域。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國高材高分子材料產業創新中心有限公司，其通訊地址為：510663 廣東省廣州市高新技術產業開發區科豐路33號自編九棟5樓501室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。