[发明专利]基于深度学习的钛合金显微组织检测方法有效
| 申请号： | 202010823085.9 | 申请日： | 2020-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN111965183B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张向良;宁俊义;康凯 | 申请（专利权）人： | 沈阳飞机工业（集团）有限公司 |
| 主分类号： | G01N21/84 | 分类号： | G01N21/84;G01N33/204;G01N1/28;G01N1/36;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉 |
| 地址： | 110034 *** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于深度学习的钛合金显微组织检测方法，属于金属显微组织检测、评级领域。该方法具体为：步骤S1：磨制、镶嵌试样，拍摄原始图片，进行人工标注；步骤S2：对原始图片进行数据增强，形成数据集并持久化；步骤S3：建立、训练神经网络，迭代调节模型超参数与训练配置；步骤S4：取待测图片的多个随机子图预测，合并输出张量，设定阈值判断结果。本发明具有检测速度快、性能稳定、结果可信度高、对原始数据规模要求低的优点，且数字化模型也具有留存、推广方便，对人员依赖较小的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 钛合金 显微 组织 检测 方法 | ||
【主权项】：
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