公开(公告)号：CN115830323A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211573597.X

申请日：2022-12-08

申请人： 浙江理工大学 ,  中国水利水电第十二工程局有限公司

发明人： 郑克洪 ,  陈浩 ,  张曦彦 ,  乔立正 ,  吴承烈 ,  陆文判 ,  曹虓琪

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种碳纤维复合材料数据集的深度学习分割方法，通过XCT断层扫描技术获取相关碳纤维复合材料的图像，构造模型的原数据集，然后通过参数化建模生成二维随机合成碳纤维图像，并将通过对抗学习风格迁移网络Pix2PixHD生成与真实结构相同的虚拟数据集，将原数据集与虚拟数据集作为一个混合数据集输入基于Swin‑Tranformer的语义分割网络，最终形成一个能精准分割碳纤维复合材料图像的语义分割网络。本方法解决了原数据集不足，人工标注困难的问题，能实现复合材料图像智能精准分割，节约了大量人工成本。

公开(公告)号：CN117392152A

公开(公告)日：2024-01-12

申请号：CN202311493696.1

申请日：2023-11-10

申请人： 浙江理工大学

发明人： 郑克洪 ,  曹虓琪 ,  陆文判 ,  沈仲涛 ,  陈浩 ,  赵书瀚 ,  乔立正 ,  胥金光 ,  吴承烈

IPC分类号： G06T7/11 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

摘要： 本发明公开了一种损伤类复合材料裂隙特征深度学习分割方法及系统，属于图像处理技术领域。方法包括：采集损伤玄武岩复合纤维XCT图像，获得真实图像集、真实标记图像集；基于真实标记图像集获得真实标签集；基于真实标记图像集生成伪标记图像集，基于伪标记图像集获得伪标签集；构建第一网络模型，采用真实图像集和真实标签集训练第一网络模型；基于第一网络模型对伪标记图像集进行还原，得到伪图像集；基于真实图像集和真实标签集构建真实训练集，基于伪图像集和伪标签集构建伪训练集；构建第二网络模型，采用真实训练集和伪训练集对第二网络模型进行训练，基于第二网络模型对待分割图像进行分割，得到分割图像。本发明节省了大量的人工成本。

公开(公告)号：CN118761295A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202411246112.5

申请日：2024-09-06

申请人： 浙江理工大学

发明人： 陆文判 ,  郑克洪 ,  乔立正 ,  赵书翰 ,  胥金光 ,  吴承烈 ,  陈浩 ,  曹虓琪

IPC分类号： G06F30/23 ,  G06T17/20 ,  G06T11/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0895 ,  G06F111/10 ,  G06F113/26

摘要： 本发明公开了基于XCT图像复合材料二维有限元模型生成方法和系统，属于有限元分析技术领域。方法包括：采集初始状态的复合材料XCT图像及预处理；对二维细观结构参数进行统计分析；基于Pix2PixHD风格迁移网络生成虚拟XCT图像；基于Swin‑Tranformer网络实现虚拟XCT图像精准分割各组分区域；基于像素与结点之间的映射关系完成分割图像轮廓特征提取及平滑；构建空间坐标系并对每张分割图像的所有纱线中心点离散求导，构建特征数据库；基于各组分轮廓特征位置信息构建特征细节与网格划分；插入内聚力单元；自定义材料属性与分配局部材料方向及边界条件设置。