[发明专利]AI识别带状组织的方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明公开AI识别带状组织的方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法，包括如下步骤，获取待测图像，所述待测图像为含有标尺的铁素体图像；将待测图像输入至预设的第一检测模型中，获得与待测图像相对应的多个识别结果，基于所述多个识别结果，确定所述待测图像中的标尺实际长度；将待测图像输入至预设的第二检测模型中，识别所述待测图像中的铁素体；逐个判断铁素体带在待测图像长度中的占比值是否超过阈值，若超过，则判定为贯通铁素体带；统计待测图像中贯通铁素体带的数量，根据贯通铁素体带的数量确定待测图像对应的铁素体带级别。本发明对不同级别的带状组织图片进行高精度自动识别并定级，使识别更为精准、更快速。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及AI识别带状组织的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在金相组织分析领域，带状组织检测是一项极其重要的检测项目，带状组织级别对产品合格与否的定性和力学性能有着直接的影响。目前，对于带状组织级别检测主要依靠人工拍照，并将图片与国家标准中的标准图片进行比照，通过肉眼比照定级，人工比照法受主观意识影响明显，误差较大，且不同人员标准不统一，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出一种AI识别带状组织的方法、装置、计算机设备及存储介质，对不同级别的带状组织图片进行自动识别并定级，使识别更精准、更快速，技术方案如下：

一种AI识别带状组织的方法，包括如下步骤：

获取待测图像，所述待测图像为含有标尺的铁素体图像；

将待测图像输入至预设的第一检测模型中，获得与待测图像相对应的多个识别结果，基于所述多个识别结果，确定所述待测图像中的标尺实际长度；

将待测图像输入至预设的第二检测模型中，识别所述待测图像中的铁素体；

逐个判断铁素体带在待测图像长度中的占比值是否超过阈值，若超过，则判定为贯通铁素体带；

统计待测图像中贯通铁素体带的数量，根据贯通铁素体带的数量确定待测图像对应的铁素体带级别。

在一个实施例中，所述将待测图像输入至预设的第一检测模型中，获得与待测图像相对应的多个识别结果，基于所述多个识别结果，确定所述待测图像中的标尺实际长度，具体包括如下步骤，

识别所述待测图像相对应的标尺区域图中的数值区域图和线段区域图，并进行分割；

将分割出的数值区域图输入预设的检测子模型中，获得数值区域图所代表的数值结果；

将待测图像缩放至与数值结果相对应，获得待测图像与标准图之间的缩放比例；

提取分割出的线段区域图中的线段轮廓并计算线段轮廓的像素点长度；

结合缩放比例和线段轮廓的像素点长度，得出对应线段所代表的实际数值，从而得出标尺的实际长度。

在一个实施例中，提供的一种AI识别带状组织的方法中包括所述提取分割出的线段区域图中的线段轮廓的过程，过程包括如下步骤，

将分割出的线段区域图进行边缘检测，得到边缘检测结果；

对边缘结果进行骨架提取，提取出线段轮廓。

在一个实施例中，提供的一种AI识别带状组织的方法中，所述根据贯通铁素体带的数量确定待测图像对应的铁素体带级别之前，还包括如下步骤，提取待测样品的碳含量，根据国家带状组织评级图谱按碳含量确定待测品所属系列。

在一个实施例中，提供的一种AI识别带状组织的方法中，所述第一检测模型、所述第二检测模型通过如下步骤训练得到：

获得样本数据库，所述样本数据库中的每个样本数据包含有标尺的铁素体图像及其对应的标注图像；