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随着电子科学技术的不断发展和网络的进一步普及，图像资源逐渐成为人们获取和利用的一类非常重要的资源，从而推动了图像标注与检索技术的不断发展。图像数据是材料科学数据中一类非常重要的非结构化数据，如相图、金相图谱、CCT曲线图等图像数据都是进行材料研发、材料选材、材料失效分析的可靠依据。如何有效地共享这类特殊的数据也就成为了研究热点。本研究利用建立知识本体的方式来进行领域知识的标注，采用OWL DL作为知识本体的描述格式。由于本体方法具有定义知识概念的层次和逻辑特性，因此导入领域知识后就可以应用于推理机制，使得非文字性的图像资源检索可以提升为语义检索。为了更贴近用户的需求，本研究站在用户的角度，从用户认知的角度出发设计标注和检索模型，使得用户可以快速、准确地从海量资源中查找到感兴趣的图像。