[发明专利]一种基于深度学习的42CrMo单相金相组织分割方法及系统在审
| 申请号： | 202011197268.0 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112435264A | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 徐亦飞;张诺;桑维光;张越皖;王冕;尉萍萍;徐武将;朱利 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/194;G06T7/13;G06T7/149;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 姚咏华 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的42CrMo单相金相组织分割方法及系统，通过将带有真值标签的42CrMo单相金相组织图像数据库分为训练集和测试集；然后将U‑Net模型中的卷积层增加至六块卷积层，去除U‑Net模型中影像重叠策略Overlap‑tile strategy，在U‑Net模型中增加能够归一化每层网络的输入的归一化处理，得到改进后的U‑Net模型，利用六块卷积层，增加网络的深度更好的提取碳化物颗粒特征，将输入图像删减了影像重叠策略，避免图像重影干涉，更容易获取图像，在精度上更好的提取了碳化物颗粒特征信息，增加批量归一化处理，使得每层网络输入标准化，在一定程度上使得网络的收敛速度更快，进而提高了训练速度，从而有效提高了42CrMo金相图像的研究效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 42 crmo 单相 金相 组织 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学，未经西安交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011197268.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种金相图像去噪方法及系统
- 下一篇：一种吊牌覆膜冲压机
