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摘要
本发明公开了一种基于深度学习的钢铁材料微观组织自动识别方法。一、确定要识别的钢材微观组织种类及微观组织放大倍数,搜集在该放大倍数下电子扫描显微镜获得的相同规格大小的历史钢铁材料微观组织图片,以得到数据集,为数据集中的每张图片确定一个类别标签；二、对步骤一中搜集到的所有图片进行相同的预处理；三、构建卷积神经网络CNN-ICAM模型；四、预先设置迭代次数,采用交叉熵作为损失函数,应用随机梯度下降法对神经网络CNN-ICAM模型进行训练；五、对需要识别的钢铁材料微观组织图片,先按步骤二的方法进行预处理,然后,再用步骤四训练好的卷积神经网络模型进行自动识别。该方法不仅能提高识别精度又能提高识别速度。
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