基于卷积神经网络对金相图片晶粒度进行判定的方法
基本信息
| 申请号 | CN201910805354.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110503645A | 公开（公告）日 | 2019-11-26 |
| 申请公布号 | CN110503645A | 申请公布日 | 2019-11-26 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）; G06N3/08（2006.01）; G06N3/04（2006.01） | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢景洋; 王巍; 刘婷; 张晓辰 | 申请（专利权）人 | 国合通用（青岛）测试评价有限公司 |
| 代理机构 | 北京志霖恒远知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 朱昀 |
| 地址 | 266000 山东省青岛市市北区四流南路80号乙B1楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及晶粒度判定技术领域，尤其涉及一种基于卷积神经网络对金相图片晶粒度进行判定的方法。包括以下步骤：(1)数据集的制作；(2)深度神经网络的构建；(3)训练与测试。本发明通过引入3×3卷积提取特征、1×1卷积升维和降维进行通道信息交流，全局平均池化输入减小网络参数的方法，设计了用于晶粒度评级的卷积神经网络，相比于传统的全连接层输出，可以有效地减少参数数量，所构建的网络在全新数据集上都取得了很好的分类效果，具有广阔的应用前景。 |
