为准确获取煤粉颗粒粒度信息,提出一种基于深度学习的煤粉颗粒CT图像分割方法。通过在深度网络中添加注意力机制增强特征的通道信息和语义信息,可更准确地定位小颗粒,减少漏分割问题;针对煤粉颗粒形态的不规则性,重新设计分割分支,将连续卷积层的输出进行叠加获取新的特征,得到针对煤粉颗粒的精细化分割模型。实验结果表明了该算法在煤粉颗粒CT图像分割上的有效性。
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