公开(公告)号：CN115619799B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211608886.9

申请日：2022-12-15

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 周珂 ,  樊正 ,  赵志毅 ,  付冬梅 ,  薛润东 ,  王成猛

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/30 ,  G06T5/00 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的晶粒图像分割方法及系统，涉及金属材料微观组织分析技术领域，主要包括以下步骤：S01，获取材料晶粒图像，对所述晶粒图像采取滤波的方式进行预处理；S02，采用改进的U‑net网络对所述晶粒图像进行分割；S03，对所述晶粒图像进行晶粒边界修复。本发明通过采用滤波图像预处理技术，消除了材料微观组织图片的采集与制作过程中的噪声干扰，提高了图像质量；采用基于same卷积的改进的U‑net网络算法对晶粒图像进行分割，采用孔洞填充，骨架提取和一种基于8邻域检测的断裂边界连接和伪晶界删除方法，消除了原图片中已存在的黑色噪声区域，解决了部分晶界存在断裂情况和部分晶界并不洁净的问题，从而提取出了准确清晰的晶界。

公开(公告)号：CN115619799A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211608886.9

申请日：2022-12-15

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 周珂 ,  樊正 ,  赵志毅 ,  付冬梅 ,  薛润东 ,  王成猛

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/30 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的晶粒图像分割方法及系统，涉及金属材料微观组织分析技术领域，主要包括以下步骤：S01，获取材料晶粒图像，对所述晶粒图像采取滤波的方式进行预处理；S02，采用改进的U‑net网络对所述晶粒图像进行分割；S03，对所述晶粒图像进行晶粒边界修复。本发明通过采用滤波图像预处理技术，消除了材料微观组织图片的采集与制作过程中的噪声干扰，提高了图像质量；采用基于same卷积的改进的U‑net网络算法对晶粒图像进行分割，采用孔洞填充，骨架提取和一种基于8邻域检测的断裂边界连接和伪晶界删除方法，消除了原图片中已存在的黑色噪声区域，解决了部分晶界存在断裂情况和部分晶界并不洁净的问题，从而提取出了准确清晰的晶界。