小样本复杂三维材料组织图像分割方法研究与应用

发布时间：2024-03-22 03:47

　　计算机视觉是一门“教”会计算机如何去“看”世界的科学,旨在使用计算机及相关设备对生物视觉进行模拟,进而代替肉眼对数字图像中的目标进行处理、识别、分析和理解。目前,随着计算机硬件及计算机视觉方法的不断发展,以及随着多学科间的深入交叉和融合,科学工作者开始尝试将以图像分割为代表的人工智能和计算机视觉技术运用到材料科学领域,旨在通过图像处理方法定量地分析物体内部的微观结构,解构物体微观表征与宏观性能间的关联关系。由于纯铁多晶粒组织是一种典型的材料微观组织,本文以它作为研究对象,开展相应的研究工作。然而,不同于自然场景图像分割任务,纯铁多晶粒组织图像分割首先是一个具有复杂形状的类别不平衡二值分割任务,需要在二维系列截面上逐个识别并提取每个晶粒,但各晶粒间具有不同的形状特征,却没有明显的纹理表征差别,为算法的设计造成了困难;其次,晶粒组织在空间中呈现三维立体状态,即单个晶粒会在多层截面中存在组织区域,而且由于晶粒的复杂性,各截面间存在晶粒突变、晶粒消失和晶粒新增的现象,如何设计鲁棒的算法识别多层截面间的同一个晶粒进行三维分割或聚合是纯铁多晶粒组织重构的关键;最后,为进一步提高基于监督学习的模型性...

【文章页数】：136 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１金属材料微观结构定置表征技术路线??

陷检测、金相组织分析、神经细胞拓扑分析等材??料和生物医学领域，旨在定量地分析物体内部的微观结构，解构物体微观性??质与宏观表征之间的关联关系［３］。??导找撤观结构和宏观性能间的关联关系??Ｉ１???ｔ??ｒ￣＊?’???????！?每个目标有单独标记??金属林抖?多Ｍ截面Ｂ像....

图１－２纯铁多晶粒组织图像处理流程??针对如图１－２?（ａ）所示的纯铁金属样品，采用（ｆ）所示的系列截面法获得多??

?小样本复杂三维材料组织图像分割方法研究与应用???构表征和宏观性能的关联关系。??如图１－１中红色虚线框所示，使用计算机视觉方法处理金属材料显微图??像是该技术路线中的重要一环，其中使用图像分割技术提取显微图像中独立??的组织区域是关键，其效率和效果将直接影响到后续的数据分析。....

图１－３论文研究思路??

品制备、采集和数据标注等工作。因此，亟需数据增广技术??降低模型对大量训练数据的依赖。??综上综述，针对纯铁多晶粒组织截面图像三维分割和重构任务还有大量??的关键技术问题亟待解决。??基于以上研究背景，本文以国家重点研发计划项目“材料基因工程专用数??据库和材料大数据技术（ＮＯ．....

图２－１多通道卷积操作??卷积层隐含了局部感知和权值共享的思想

?北京科技大学博士学位论文???１有４个通道，卷积层ｍ同时具有２个卷积核ｗｌ和ｗ２，对于ｗｌ和ｗ２，均??先在输入层４个通道上分别作卷积，再将４个通道的卷积结果相加得到卷积??输出，因此，卷积层输出的特征图个数等于卷积核数，特征图的大小则取决??于卷积核及输入图像（特征图）的大校....

本文编号：3934590