【摘 要】
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铝合金作为目前应用最广泛的合金材料之一,对其性能的把控十分关键。研究表明,铝合金的性能与其内部化合物的种类、含量和分布密切相关,专家可以通过铝合金的金相图像,分析和判别铝合金的性能。因此,本文以铝合金金相图像为研究对象,以铝合金质量评估问题为背景,结合图像处理、机器学习和深度学习方法,对铝合金金相图像的微观组织分割方法进行研究,主要研究工作如下:（1）对铝合金金相分析技术的研究现状进行综述,并对图
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铝合金作为目前应用最广泛的合金材料之一,对其性能的把控十分关键。研究表明,铝合金的性能与其内部化合物的种类、含量和分布密切相关,专家可以通过铝合金的金相图像,分析和判别铝合金的性能。因此,本文以铝合金金相图像为研究对象,以铝合金质量评估问题为背景,结合图像处理、机器学习和深度学习方法,对铝合金金相图像的微观组织分割方法进行研究,主要研究工作如下:（1）对铝合金金相分析技术的研究现状进行综述,并对图像特征提取方法、分割和分类算法进行了研究,总结了目前金相分析领域的难点和突破点,为后续算法的设计与实现奠定了理论基础。（2）提出了一种基于隐狄利克雷分析的铝合金质量等级评定方法。该方法针对铝合金金相图像显微结构的面积、长度、形态和分布进行建模,使用隐狄利克雷分析模型模拟不同质量等级图像的生成过程,实现了不同等级金相图像的自动分类,并且同时可以得到影响铝合金板材质量的主要因素分布。（3）提出了一种基于简单非迭代聚类（SNIC）和改进的基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）的无监督分割方法。该方法首先通过超像素分割为高分辨率金相图像降维,解决图像分辨率过大计算复杂的问题;然后通过自适应的DBSCAN聚类为每张图像计算合适的聚合参数,聚合被过度分割的铝合金微观组织,省去复杂的调参环节。在此基础上,提供了一种允许人工修正的标记方法,解决了金相图像标记困难的问题,为有监督学习提供良好的支持。（4）提出了一种基于改进的U-Net网络对金相图像进行语义分割的方法。该方法首先设计了随机裁剪图像子块和子块融合的数据扩增方式,解决了金相图像数据集稀少,且图像分辨率高导致网络计算量大的问题。然后缩短网络的结构并加入Batch Normalization（BN）层,解决模型过拟合问题。最后设计了带权重的交叉熵损失函数,矫正数据库内正负样本不均衡问题和难易样本不均衡问题带来的权重更新方向偏差。实验表明,改进后的网络可以得到良好的语义分割效果。
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