【摘 要】
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本文采用图像识别技术对钢铁材料在不同状态下形成的不同类型的微观组织照片进行了分析,研究了不同图像增强算法和机器学习算法对钢铁显微组织识别精度的影响。采用图像增强技术将原始图片质量提高,并采用图像特征提取技术获得图像特征。采用随机森林、支持向量机、集成树机器学习算法建立了基于图像特征的钢铁组织分类器。其中基于随机森林算法的分类器精度最高,达到了89.34%。实验表明,通过使用本研究建立的钢铁组织智能
【机 构】
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厦门大学材料学院和福建省材料基因工程重点实验室,厦门 361000;哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院,深圳 518000;厦门大学材料学院和福建省材料基因工程重点实验室,厦门 361000;
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本文采用图像识别技术对钢铁材料在不同状态下形成的不同类型的微观组织照片进行了分析,研究了不同图像增强算法和机器学习算法对钢铁显微组织识别精度的影响。采用图像增强技术将原始图片质量提高,并采用图像特征提取技术获得图像特征。采用随机森林、支持向量机、集成树机器学习算法建立了基于图像特征的钢铁组织分类器。其中基于随机森林算法的分类器精度最高,达到了89.34%。实验表明,通过使用本研究建立的钢铁组织智能分类模型可以较为准确、高效地识别钢铁组织,可为材料设计提供参考信息。
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