山东迈越文保科技有限公司与齐鲁工业大学电子电气与控制学部孙凯教授团队在纸张纤维图像识别领域深耕多年，经过持续研究与技术积累，近日迎来重大成果——共同取得发明专利授权一项，名为“基于深度学习的古籍纸张纤维图像分类方法和电子设备”。这一专利是双方合作的标志性成果，将为古籍保护事业提供强有力的技术支撑。
齐鲁工业大学电子电气与控制学部孙凯教授团队，主要研究方向包括智能感知技术、深度学习神经网络及工业大数据。近年来，团队承担国家级、省部级课题10余项，横向课题多项，在IEEE Transactions系列等顶级期刊发表SCI论文20余篇，授权发明专利10余项。其深厚的学术积累与丰富的实践经验为本次合作提供了坚实支撑。 传统纸张纤维识别主要利用显微成像技术将纸张纤维放大，再通过人工经验判断，存在效率低、准确性不足的问题，难以应对海量古籍保护需求。针对这一技术瓶颈，联合团队创新性地将深度学习技术应用于古籍纸张纤维图像分类领域。通过大量实验与数据优化，团队成功构建高精度图像分类模型。该模型能够快速、精准识别古籍纸张纤维类型，显著提升了分析效率与准确性。基于此技术开发的电子设备操作简便，可广泛应用于文物保护现场、图书馆等场所，为古籍修复与保存提供科学依据。 此次专利授权是双方合作历程中的重要里程碑。在济南市科技副总政策支持下，孙凯教授与山东迈越文保科技有限公司在脱酸设备智能化改造、古籍纸张纤维图像识别软件开发、科研课题申报及人才联合培养等方面紧密合作，成果丰硕。 未来，双方将进一步深化合作，围绕古籍保护领域的关键技术难题展开联合攻关：一是优化基于深度学习的古籍纸张纤维图像分类技术，拓展其在古籍年代鉴定、版本识别等场景的应用；二是加速科研成果转化，推动更多先进技术与设备投入实际应用，为传承中华优秀传统文化贡献力量。