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摘要
基于深度学习在计算机视觉上优异的表现,采用深度学习模型对扫描电子显微镜(SEM)所获得的钢铁材料微观组织图片进行自动辨识。提出了适用于钢铁材料微观组织辨识的AlexNet、VggNet、GoogleNet、ResNet改进模型,比较了不同卷积神经网络模型在不同预处理方式下的图片辨识精度,针对从某国家重点实验室收集到的铁素体、珠光体、上贝氏体、下贝氏体、板条马氏体、片状马氏体等6类微观组织图像的数据集进行预测实验,结果表明:与现有技术或人工辨识相比,提出的卷积神经网络能成功辨识不同类型的钢材微观组织,具有较高的适应性和准确度,在测试集上的识别率精度最高可达到100%。
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