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申请/专利权人：国际竹藤中心
摘要：本发明涉及竹材性能分析技术领域，公开了一种薄壁细胞识别分析方法及其装置，包括如下步骤：数据集的制备；薄壁细胞的识别模型；模型推断；形态学函数的结果矫正。本发明提出的薄壁细胞识别装置结合了数字图像分析的自动化优势和神经网络模型的高精度识别能力；与传统方法相比，本发明大幅提升了分析的精确度和细节分辨率，能够精准提供薄壁细胞尺寸、形状、面积占比和分布等指标。更重要的是，本装置减少了人为误差，提供了高度的结果可重复性，同时简化了操作步骤，减小了对操作者技能的要求，并降低了成本。
主权项：1.一种薄壁细胞识别分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：数据集的制备：由于薄壁细胞可能在不同条件和状态下被扫描生成待识别样本，因此在数据集制备阶段需要提前考虑到面对复杂数据时算法的健壮性；选择将全部的数据转为标准数据样本进行识别，再利用算法进行合成还原为薄壁细胞的识别结果；步骤S2：薄壁细胞的识别模型：薄壁细胞在形态学上是类“蜂窝状”的连续排列封闭结构，在竹材横截面上镶嵌于维管束之间，直接识别薄壁细胞难度很大，在训练过程中提取只包含维管束和薄壁细胞的图片并构建成可训练的样本图片，通过剔除可训练样本图片中的维管束，构建薄壁细胞数据集；步骤S3：模型推断，包括以下三步：第一步：标准图的识别：将上传的原始横截面图片按照从上到下，从左到右切割为标准数据样本；将标准样本粘贴到纯黑色的背景图中进行识别，获得标准图薄壁细胞的识别结果；再按照剪切出来标准图顺序将识别结果映射回原始横截面图片；第二步：标准图的还原：因为神经网络的本质特性使被识别的标准薄壁细胞图的边界可能出现随机缺损，从而导致被还原的原始横截面图出现明显的拼接线；第三步：形态学函数的结果矫正：使用滤波法识别边界，通过滤波法获取像素的分割阈值从而获得更加精细的原始横截面边缘图片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际竹藤中心 一种薄壁细胞识别分析方法及其装置
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