計算機視覺是一門“教”會計算機如何去“看”世界的科學(xué),旨在使用計算機及相關(guān)設(shè)備對生物視覺進(jìn)行模擬,進(jìn)而代替肉眼對數(shù)字圖像中的目標(biāo)進(jìn)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(xué)科間的深入交叉和融合,科學(xué)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(shù)運用到材料科學(xué)領(lǐng)域,旨在通過圖像處理方法定量地分析物體內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu),解構(gòu)物體微觀表征與宏觀性能間的關(guān)聯(lián)關(guān)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(yīng)的研究工作。然而,不同于自然場景圖像分割任務(wù),純鐵多晶粒組織圖像分割首先是一個具有復(fù)雜形狀的類別不平衡二值分割任務(wù),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(shè)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(fù)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(shè)計魯棒的算法識別多層截面間的同一個晶粒進(jìn)行三維分割或聚合是純鐵多晶粒組織重構(gòu)的關(guān)鍵;最后,為進(jìn)一步提高基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型性...

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１金屬材料微觀結(jié)構(gòu)定置表征技術(shù)路線??

陷檢測、金相組織分析、神經(jīng)細(xì)胞拓?fù)浞治龅炔??料和生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，旨在定量地分析物體內(nèi)部的微觀結(jié)構(gòu)，解構(gòu)物體微觀性??質(zhì)與宏觀表征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系［３］。??導(dǎo)找撤觀結(jié)構(gòu)和宏觀性能間的關(guān)聯(lián)關(guān)系??Ｉ１???ｔ??ｒ￣＊?’???????！?每個目標(biāo)有單獨標(biāo)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(fù)雜三維材料組織圖像分割方法研究與應(yīng)用???構(gòu)表征和宏觀性能的關(guān)聯(lián)關(guān)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(shù)路線中的重要一環(huán)，其中使用圖像分割技術(shù)提取顯微圖像中獨立??的組織區(qū)域是關(guān)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(biāo)注等工作。因此，亟需數(shù)據(jù)增廣技術(shù)??降低模型對大量訓(xùn)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(gòu)任務(wù)還有大量??的關(guān)鍵技術(shù)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(shù)（ＮＯ．....

圖２－１多通道卷積操作??卷積層隱含了局部感知和權(quán)值共享的思想

?北京科技大學(xué)博士學(xué)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(jié)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