[发明专利]一种用于XCT切片的多层信息分享与纠正方法有效
| 申请号： | 201910165646.8 | 申请日： | 2019-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN109902755B | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 高希光;贾蕴发;宋迎东;张盛;董洪年;于国强 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T7/10 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 上官凤栖 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种用于XCT切片的多层信息分享与纠正方法，是基于全卷积神经网络的后处理算法，能够实现编织陶瓷基复合材料XCT切片细观结构的高精度识别。网络的输入为单张相同分辨率的任意陶瓷基复合材料XCT切片，输出为细观结构的语义分割结果。分割完成后，使用邻近切片之间信息的共同点来纠正当且切片错误的像素类别，增强了标签的连续性，提高了分割的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 切片 陶瓷基复合材料 多层信息 细观结构 纠正 卷积神经网络 后处理 像素类别 语义分割 分辨率 分割 准确率 算法 标签 编织 邻近 输出 网络 | ||
【主权项】：
1.一种用于XCT切片的多层信息分享与纠正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构造用于训练陶瓷基复合材料预制体的连续XCT切片数据集和验证集；步骤二、使用上述数据集对全卷积神经网络进行训练，直至拟合；步骤三、使用训练好的神经网络对验证集中连续的XCT切片进行语义分割，得到了陶瓷基复合材料预制体连续XCT切片的语义分割图；步骤四、在得到一系列语义分割图之后，采用邻近XCT切片的语义分割图对应位置来纠正误分类像素类别；步骤五、计算语义分割图的相似度，通过语义分割图的相似度程度来确定当前语义分割图的上下几层语义分割图参与多层信息的分享与纠正；步骤六、进行多层信息分享与纠正。
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