发明专利 已授权

基于深度学习模型结合分水岭算法的稀土晶体观测方法

📄 申请号:CN202310871645.1 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-07-17
公开号
CN117173093B
公开日
2026-06-12
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

晶体生长监测, 稀土材料分析, 材料微观结构观测, 科研实验, 质量控制

摘要

一种基于深度学习模型结合分水岭算法的稀土晶体观测方法,包括以下步骤:步骤1:准备稀土晶体结构图像数据集,将整个数据集划分成训练集和测试集;步骤2,对训练集图像进行数据增强;步骤3,使用训练集对改进的Unet3+深度学习模型进行训练,并在测试集上根据图像分割评价指标对分割模型进行评估,得到最终图像分割模型,使用该模型对晶体结构图进行预测得到原始分割结果图;步骤4,针对原始分割结果图,利用分水岭算法对其进行后处理;步骤5,对步骤4后处理得到最终分割结果图进行观测,使用OpenCV库统计所有连通区的特征信息。本发明能够提供更快速、更准确的晶体分割和统计分析。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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