一種基于深度學習的鋼中非金屬夾雜物的智能識別和評級方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202210613572.1 申請日 -
公開（公告）號 CN114694144A 公開（公告）日 2022-07-01
申請公布號 CN114694144A 申請公布日 2022-07-01
分類號 G06V20/69（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 朱曉林;姚正軍;叢偉;姚強;李紹園;張平則 申請（專利權）人 南京航空航天大學
代理機構 南京天華專利代理有限責任公司 代理人 -
地址 210000江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的鋼中非金屬夾雜物的智能識別和評級方法，該方法針對金相分析中非金屬夾雜物人工評級工作強度大、精度低，而傳統(tǒng)灰度閾值分割和特征提取方式局限性大、普適性低的問題，引入了深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法。方法首先收集人工標注的非金屬夾雜物顯微圖像及其標記作為訓練樣本，然后搭建語義分割深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型、構造優(yōu)化損失函數(shù)，并基于梯度下降方法對模型訓練，從而實現(xiàn)端到端地圖像特征自動提取和非金屬夾雜物的分類和邊界提取，最后對提取的夾雜物邊界進行長度、寬度計算，獲得夾雜物的評級預測。本發(fā)明使用深度學習算法，實現(xiàn)鋼中非金屬夾雜物的智能識別和評級，極大提高了鋼鐵產(chǎn)品檢測精度和效率，降低了檢測成本。