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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成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：CN115100307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210598440.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成方法是由曹光明;刘建军;王皓;李鑫;崔春圆;刘振宇设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成方法，属于钢铁的显微组织智能调控领域。本发明应用逆向残差网络作为生成对抗网络的生成器，实现由一维金属材料的成分和工艺数据到三维金相显微组织图像的转换，相较于传统的金相显微组织图像采集流程，本发明方法大大减少了金相显微组织图像生成时间，通过使用改进生成对抗网络中的生成器，将小尺寸单通道图像数据转换成大尺寸三通道金相显微组织图像数据，避免了耗时较长的金相显微组织图像的采集流程，能够帮助研究人员提前观测给定金属材料成分和工艺数据所对应的金相显微组织图像，有利于提高钢铁企业的生产效率。

本发明授权一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进生成对抗网络的金相显微组织图像生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：读取训练集中的一幅金相显微组织图像，并依据图像的大小将其定义为大小为C，W，H的三维矩阵，表示为XC，W，H；步骤2：将X经过判别器得到特征图M1～M5，并将特征图M5经过Sigmoid函数后输出所述金相显微组织图像为真的概率；步骤3：使用二进制交叉熵损失函数计算步骤2中得到的所述金相显微组织图像为真的概率与真实概率1之间的损失值，并进行反向传递，从而对判别器中的模型参数进行迭代优化，得到迭代训练一次的判别器模型；步骤4：在生成器中，应用数据转换模块将训练集中与所述金相显微组织图像相对应的一维金属材料的成分和工艺数据转换成单通道三维矩阵G，表示为：1，W′，H′；步骤5：将残差单元加入到生成器中获得改进的生成器，将矩阵G经过改进的生成器得到特征图M6～M12；步骤6：将步骤5得到的特征图M12输入到步骤3中获得的经过一次迭代训练的判别器，并对M12执行步骤2和步骤3操作，得到损失值并进行反向传递；步骤7：在设定的迭代次数内，执行步骤1～步骤6，得到训练完毕的生成器；步骤8：将测试集中的金属材料的成分和工艺数据输入到已训练的生成器中生成金相显微组织图像。

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