材料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，其科学定量表征是材料科学领域关注的重要问题。材料微观结构通常以非结构化图像数据形式展现，通过图像分析等计算机视觉方法准确智能提取材料显微图像中的关键信息成为计算机与材料科学间多学科交叉研究的热点和难点。北京科技大学团队针对上述需求，研发图像数据处理技术，面向高温合金、铝镧枝晶、纯铁晶粒、奥氏体/马氏体材料等金属材料，实现显微图像拼接、多聚焦图像融合、显微图像去噪和分割，以及材料微观组织三维重构和表征等。

已成功开发基于并行计算的材料显微图像拼接软件MicroStitch，对外开放使用2年期间已免费提供4万对显微图像拼接，其拼接速度和准确率达到国际领先水平，有效促进了材料显微图像全景分析技术的发展。基于自研的显微图像分割技术，开发了本地化部署一站式视觉智能计算平台WisdomStore，包括图像智能标注、模型训练、模型推理和统计表征等功能，支持用户在隐私保护前提下创建人工智能模型。该软件已集成大模型智能标注、少样本泛化标注、吸附式标注等21种交互式智能标注模组，最大程度上提高图像数据标注效率，加速了材料显微特征提取速度，有效推动了人工智能在材料研发领域的应用。