[发明专利]基于卷积神经网络对金相图片晶粒度进行判定的方法在审
| 申请号： | 201910805354.6 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110503645A | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 谢景洋;王巍;刘婷;张晓辰 | 申请（专利权）人： | 国合通用(青岛)测试评价有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 11435 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 朱昀<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 266000 山东省*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及晶粒度判定技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络对金相图片晶粒度进行判定的方法。包括以下步骤：(1)数据集的制作；(2)深度神经网络的构建；(3)训练与测试。本发明通过引入3×3卷积提取特征、1×1卷积升维和降维进行通道信息交流，全局平均池化输入减小网络参数的方法，设计了用于晶粒度评级的卷积神经网络，相比于传统的全连接层输出，可以有效地减少参数数量，所构建的网络在全新数据集上都取得了很好的分类效果，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 晶粒度 卷积神经网络 数据集 构建 卷积 判定 有效地减少 分类效果 神经网络 提取特征 通道信息 网络参数 传统的 连接层 池化 减小 降维 评级 测试 输出 引入 全局 制作 应用 网络 交流 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络对金相图片晶粒度进行判定的方法，其特征在于包括以下步骤：/n(1)数据集的制作；/n(2)深度神经网络的构建；/n(3)训练与测试；/n其中，步骤(2)为神经网络的前端用3×3卷积+池化层提取图片特征；中间用1×1卷积对通道进行升维和降维；最后用全局平均池化；softmax层输出晶粒度的分类概率。/n
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