【研究目的】

在材料科学领域中，材料的内部微观结构与材料的加工处理技术、组织演变、物理和力学性能等息息相关。通常认为，微观晶粒的尺寸与宏观的硬度有着负相关的关系，晶粒的晶界稳定性会对金属的塑性变形机制及其硬度产生一定影响。因此，材料微观结构的科学定量表征是材料科学领域内的核心问题。为材料宏微观内禀关联关系挖掘和新材料研发提供技术支撑，实现金属材料显微图像智能分析和表征技术是目前国家重大需求。

【技术创新】

针对跨尺度材料显微结构高通量表征的需求，结合计算机与材料科学，研发了基于AI的显微结构分析技术，包括图像拼接、融合、分割等，解决多模态、小样本、噪声等难题，实现材料微结构的高精度二维分析、三维重构，助力新材料研发和宏观微观关联挖掘。主要创新成果如下：

(1)超大尺寸显微图像全景拼接技术

本团队针对显微图像成像特点设计相关配准方法，结合GPU加速技术，研发MicroStitch显微图像拼接软件，可实现微观图像数据的高速、自动和精准拼接。拼接算法准确度和速度达到国际领先水平。

(2)WisdomStore人工智能平台

WisdomStore是一个支持本地离线部署使用的零代码一站式图像智能分析平台，可在本地环境下进行图像数据标注、智能模型训练、智能模型推理、识别结果统计表征等功能。相比于领域内常用的云计算智能分析平台，本软件支持用户在本地创建人工智能模型，可保护数据安全不泄露。

WisdomStore人工智能分析平台数据标注页、模型训练页、统计表征页

【知识产权】

（1）在国内外顶级期刊和会议上发表与材料显微图像分析相关学术论文10余，相关成果据谷歌学术被引400余次；

（2）发明专利30余项，获得计算机软件著作权6项。

【应用领域】

人工智能、材料科学、生物信息学等。

【应用情况】

2021.1，钢铁研究院总院，签署18万元专利成果转让合作，到账10万元；

2022.1，河北钢铁集团，签署项目合作达成合作意愿经费80万元，到账20万元。