发明专利已授权

一种基于深度学习的粘连和堆叠颗粒图像分割方法

📄 申请号：CN202111459483.8 📄 发布日：2026/08/07

著录项目信息

申请日

2021-12-02

公开号

CN114283147B

公开日

2025-04-18

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_40

IPC 分类号

G06F17_40 , G06T7_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

工业颗粒分析, 材料科学, 制药质量检测, 矿物粒度分析, 智能检测

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摘要

本发明涉及一种基于深度学习的粘连和堆叠颗粒图像分割方法，属于计算机图像分割领域。该方法包括：S1：对颗粒图像数据进行标注；S2：构建深度学习神经网络模型，使用颗粒图像及步骤S1得到的标注图作为训练集进行网络训练，即通过反向传播算法调整网络参数；S3：利用步骤S2构建的深度学习神经网络模型对颗粒图像进行实例分割；S4：对颗粒图像的实例分割结果进行统计分析。本发明能对粘连与堆叠颗粒图像进行实例分割，得到不同颗粒的标记图像，从而解决粘连与堆叠颗粒的计数问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种切割机壳体装配孔的均匀喷漆设备及其喷漆方法

当前第 / 件

一种便于使用的特种设备检验检测装置

同领域国内专利 · IPC: (G06F17_40)

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