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申请/专利权人：烟台国工智能科技有限公司
摘要：一种基于电镜图像识别的高分子材料性能分析方法及装置，该方法根据卷积神经网络及残差网络构建电镜图像特征提取模型；通过相应的分类任务分别进行第一、二次预训练；将设定目标类型的若干材料实体的电镜图像进行标记处理，获得目标材料的数据集；构建材料性能分类模型，用其预测电镜图像所属材料的性能；通过预训练好的电镜图像特征提取模型提取目标材料电镜图像的高维特征，并降其维成低维向量；计算性能达到预设阈值的目标材料的低维向量的中心点，并判断目标材料性能的稳定性；将低维向量作为目标材料的性质，用于性能的可解释性。本发明通过深度学习方法提取电镜图像中材料结构的高维特征，并利用高维特征实现高分子材料的性能分析。
主权项：1.一种基于电镜图像识别的高分子材料性能分析方法，其特征在于，包括：根据卷积神经网络及残差网络构建电镜图像特征提取模型；所述电镜图像特征提取模型利用电镜图像获取表征材料结构的高维特征；通过通用图像数据集的分类任务对所述电镜图像特征提取模型进行第一次预训练；通过电镜图像数据集的分类任务对所述电镜图像特征提取模型进行第二次预训练，得到预训练好的所述电镜图像特征提取模型；将设定目标类型的若干材料实体的电镜图像进行标记处理，获得目标材料的数据集；在预训练好的所述电镜图像特征提取模型基础上增加材料性能分类器构建材料性能分类模型，并通过高分子材料的电镜图像对所述材料性能分类模型进行训练；通过所述材料性能分类模型预测电镜图像所属材料性能；通过预训练好的所述电镜图像特征提取模型提取所述目标材料的电镜图像的高维特征，并将所述高维特征降维成低维向量；计算所述目标材料的性能的特征边界线，根据所述特征边界线判断所述目标材料的性能；计算性能达到预设阈值的所述目标材料的低维向量的中心点，并根据所述目标材料的电镜图像的低维特征到所述低维向量的中心点的距离分布，判断所述目标材料的性能的稳定性；将所述低维向量作为所述目标材料的性质，用于所述目标材料的性能的可解释性。
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