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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2024-12-31
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119400329A
专利技术分类：
专利摘要：本发明属于材料微观结构状态测试表征技术领域，具体提供一种耦合图像增强和机器学习的材料微观组织定量表征方法，包括以下步骤：通过显微观测方法获取观测试样微观组织图像集；对微观组织图像集进行图像增强、多重降噪与二值化处理；利用深度卷积神经网络算法提取二值化图像的特征至高维隐空间，然后采用一致流形算法对高维特征进行降维与定量表征；开展材料微观组织特征降维结果的物理可解释度分析，评价降维量化指标对材料微观组织特征表征的效果。本发明实现了对材料各种复杂的微观组织形貌、尺寸及其演化的统一描述与量化表征，大大降低了人工统计方法的成本和误差，具有较强的发明创新性和较好的工程应用前景。
专利权项：1.耦合图像增强和机器学习的材料微观组织定量表征方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：制备目标合金材料的观测试样，通过显微观测方法获取观测试样的微观组织图像集；S2：基于高斯分布自适应阈值分割、掩膜处理、自适应直方图均衡化对微观组织图像集进行图像增强、多重降噪与二值化处理；S3：利用深度卷积神经网络算法提取步骤S2处理后的微观组织图像集的特征至高维隐空间，得到高维隐空间特征，然后采用一致流形降维算法对高维隐空间特征进行降维与定量表征，即得到目标合金材料微观组织的降维定量表征；S4：开展目标合金材料微观组织降维定量表征的物理可解释度分析，评价降维定量指标对目标合金材料微观组织定量表征的效果。
百度查询： 北京航空航天大学 耦合图像增强和机器学习的材料微观组织定量表征方法
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