发明公开
- 专利标题: 基于双线性卷积神经网络的金相组织识别方法
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申请号: CN202111111864.7申请日: 2021-09-23
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公开(公告)号: CN113837269A公开(公告)日: 2021-12-24
- 发明人: 李秀峰 , 谢国山 , 康晓鹏 , 韩志远 , 甄宏展 , 胡海军 , 张钰 , 龚雪茹 , 李涌泉 , 胡振龙 , 肖尧钱 , 黄子仪 , 申志远
- 申请人: 中国特种设备检测研究院 , 西安交通大学
- 申请人地址: 北京市朝阳区和平街西苑2号市;
- 专利权人: 中国特种设备检测研究院,西安交通大学
- 当前专利权人: 中国特种设备检测研究院,西安交通大学
- 当前专利权人地址: 北京市朝阳区和平街西苑2号市;
- 代理机构: 西安智大知识产权代理事务所
- 代理商 弋才富
- 主分类号: G06K9/62
- IPC分类号: G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
基于双线性卷积神经网络的金相组织识别方法,包括如下步骤:(1)采集金相图片构成数据集;(2)将数据集划分训练集和测试集,使用训练集数据训练两个不同的卷积神经分类网络,并使用测试集数据测试网络;(3)在两个训练好的卷积神经分类网络基础上建立双线性卷积神经网络;(4)使用训练集数据训练双线性卷积神经网络;(5)使用双线性卷积神经网络识别金相组织;本发明首次将双线性模型运用到金相组织识别任务中,该模型能够提取到更加丰富的特征信息,与单一的卷积神经网络模型相比,提高了金相组织的识别准确率。