基于深度学习U-Net模型的石块图像分割算法

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为了产出高质量的水泥成品,需要对其中间成品进行尺寸分布估算。利用图像处理的方法是一种方便快捷的选择,其中最重要的工作就是将图像中的石块准确分割开,采用了一种叫U-Net的深度卷积网络。从7张石块图片中随机截取的840000个小样本作为训练数据,5张图像作为测试数据集,包含过度分割和分割不足的平均错误率是9.37%。另外也对两张来自网络上的石块图片也进行测试,其错误率分别是16.54%和22.18%。最后,把预测的石块图像累积尺寸分布图和标准进行对比,结果显示U-Net方法在实际应用中是可行的、鲁棒的。
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