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申请/专利权人：成都大学

摘要：本发明提供基于PyTorch框架的合金显微组织分类方法，涉及图像识别技术领域，本发明通过使用图像增强和降噪技术来提升输入图像质量，并结合了形态特征和微观特征的双重分析，以及通过构建更为精细的分类模型来提高分类的准确性和效率，通过对比指数的引入和选择调整模型的建立，能够在提供初步判断的基础上进一步精确筛选，从而实现更为精准的合金显微组织分类，有效提升了识别系统的整体性能和应用范围；通过动态调整τi,ρi，模型能够针对不同的合金显微组织特性进行优化，从而提高匹配准确度。

主权项：1.基于PyTorch框架的合金显微组织分类方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、收集包含不同类别的合金显微组织图像，并将其进行标注，归入不同的数据集，形成{1,2，...，i，...，n}，其中i表示第i种类别合金显微组织图像，n表示合金显微组织图像类别总数，同时使用图像增强和减噪技术来提高图像质量；步骤S2、根据数据集的特点，设计卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层组成部分的数量、大小、通道数；采用反向传播算法对模型进行训练；步骤S3、获取新的合金显微组织图像作为模型输入，并对输入的合金显微组织图像进行预处理，生成预处理结果；获取经过标注后的不同数据集，并进行划分，将其依次分为训练集、验证集和测试集；步骤S4、获取预处理结果，并将预处理结果输入到经过训练的卷积神经网络模型中进行分类识别，生成分类识别输出结果，该输出结果包括输出每个类别的概率值，根据概率值最大的类别作为该图像的分类结果；步骤S5、采集当前第i种新的合金显微组织图像的形貌特征数据，以及该合金显微组织的微观特征数据，并基于不同类别的合金显微组织图像，确定各类别合金显微组织的标准数据集；步骤S6、获取步骤S4中输出结果包括的每个类别概率值，并获取步骤S5中的形貌特征数据，并进行分析处理，生成第一对比指数，将该指数值域划分为若干区间后与标准数据集进行比对分析，生成第一匹配结果，该匹配结果用于在输出结果包括的若干类别概率值中，初步判断最符合当前合金显微组织的类别；步骤S7、获取骤S4中输出结果包括的每个类别概率值，并接收步骤S5中的微观特征数据，并进行分析处理，生成第二对比指数，将该指数值域划分为若干区间后与标准数据集进行比对分析，生成第二匹配结果，该匹配结果用于在输出结果包括的若干类别概率值中，二次判断最符合当前合金显微组织的类别；步骤S8，获取第一对比指数和第二对比指数后进行分析处理，构建选择调整模型，该模型用于对第一匹配结果和第二匹配结果中判断的合金显微组织类别进行最终筛选判断。

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