【摘 要】
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基于深度学习技术,对扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)下拍摄的纤维图像分割方法进行研究。首先制作样本并用Mask R-CNN模型进行训练得到纤维分割网络模型,
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院、天津市光电检测技术与系统重点实验室
【基金项目】
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中国纺织工业联合会应用基础研究项目“基于图像处理的织物组织结构分析方法”(J201509)
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基于深度学习技术,对扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)下拍摄的纤维图像分割方法进行研究。首先制作样本并用Mask R-CNN模型进行训练得到纤维分割网络模型,然后将待检测的纤维图像输入训练好的分割网络,经卷积与下采样后,对纤维图像进行预测,根据推荐窗口提取每根纤维的边界,最后对纤维边界进行后续处理得到分割结果。经试验,采用Mask R-CNN网络对SEM纤维图像进行分割结果可靠。
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