計算機視覺是一門“教”會計算機如何去“看”世界的科學,旨在使用計算機及相關設備對生物視覺進行模擬,進而代替肉眼對數(shù)字圖像中的目標進行處理、識別、分析和理解。目前,隨著計算機硬件及計算機視覺方法的不斷發(fā)展,以及隨著多學科間的深入交叉和融合,科學工作者開始嘗試將以圖像分割為代表的人工智能和計算機視覺技術運用到材料科學領域,旨在通過圖像處理方法定量地分析物體內部的微觀結構,解構物體微觀表征與宏觀性能間的關聯(lián)關系。由于純鐵多晶粒組織是一種典型的材料微觀組織,本文以它作為研究對象,開展相應的研究工作。然而,不同于自然場景圖像分割任務,純鐵多晶粒組織圖像分割首先是一個具有復雜形狀的類別不平衡二值分割任務,需要在二維系列截面上逐個識別并提取每個晶粒,但各晶粒間具有不同的形狀特征,卻沒有明顯的紋理表征差別,為算法的設計造成了困難;其次,晶粒組織在空間中呈現(xiàn)三維立體狀態(tài),即單個晶粒會在多層截面中存在組織區(qū)域,而且由于晶粒的復雜性,各截面間存在晶粒突變、晶粒消失和晶粒新增的現(xiàn)象,如何設計魯棒的算法識別多層截面間的同一個晶粒進行三維分割或聚合是純鐵多晶粒組織重構的關鍵;最后,為進一步提高基于監(jiān)督學習的模型性...

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１金屬材料微觀結構定置表征技術路線??

陷檢測、金相組織分析、神經細胞拓撲分析等材??料和生物醫(yī)學領域，旨在定量地分析物體內部的微觀結構，解構物體微觀性??質與宏觀表征之間的關聯(lián)關系［３］。??導找撤觀結構和宏觀性能間的關聯(lián)關系??Ｉ１???ｔ??ｒ￣＊?’???????！?每個目標有單獨標記??金屬林抖?多Ｍ截面Ｂ像....

圖１－２純鐵多晶粒組織圖像處理流程??針對如圖１－２?（ａ）所示的純鐵金屬樣品，采用（ｆ）所示的系列截面法獲得多??

?小樣本復雜三維材料組織圖像分割方法研究與應用???構表征和宏觀性能的關聯(lián)關系。??如圖１－１中紅色虛線框所示，使用計算機視覺方法處理金屬材料顯微圖??像是該技術路線中的重要一環(huán)，其中使用圖像分割技術提取顯微圖像中獨立??的組織區(qū)域是關鍵，其效率和效果將直接影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。....

圖１－３論文研究思路??

品制備、采集和數(shù)據(jù)標注等工作。因此，亟需數(shù)據(jù)增廣技術??降低模型對大量訓練數(shù)據(jù)的依賴。??綜上綜述，針對純鐵多晶粒組織截面圖像三維分割和重構任務還有大量??的關鍵技術問題亟待解決。??基于以上研究背景，本文以國家重點研發(fā)計劃項目“材料基因工程專用數(shù)??據(jù)庫和材料大數(shù)據(jù)技術（ＮＯ．....

圖２－１多通道卷積操作??卷積層隱含了局部感知和權值共享的思想

?北京科技大學博士學位論文???１有４個通道，卷積層ｍ同時具有２個卷積核ｗｌ和ｗ２，對于ｗｌ和ｗ２，均??先在輸入層４個通道上分別作卷積，再將４個通道的卷積結果相加得到卷積??輸出，因此，卷積層輸出的特征圖個數(shù)等于卷積核數(shù)，特征圖的大小則取決??于卷積核及輸入圖像（特征圖）的大校....

本文編號：3934590