【摘 要】
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纤维分布对纤维混凝土力学性能的影响不可忽视.在获取纤维分布信息时,以往多数采用的是人工标记和图像处理的方法,但是这类方法效率低或准确率不高.针对这一问题,本文提出了基于深度学习技术的快速识别方法.首先基于Nano-C T获取了850张玻璃纤维混凝土的原始切片图像,并通过数据增强技术获得了2700张数据图像,其中2400张用于模型训练,其余300张用于模型验证.基于DeeplabV3+网络算法,建立短切玻璃纤维的快速识别模型,获取最佳训练参数后,对训练集进行训练后,通过验证集验证并预测识别结果,发现模型的准
【机 构】
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合肥工业大学土木与水利工程学院,安徽合肥230009;合肥工业大学土木与水利工程学院,安徽合肥230009;同济大学工程结构服役性能演化与控制教育部重点实验室,上海 200092;合肥水泥研究设计院有
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纤维分布对纤维混凝土力学性能的影响不可忽视.在获取纤维分布信息时,以往多数采用的是人工标记和图像处理的方法,但是这类方法效率低或准确率不高.针对这一问题,本文提出了基于深度学习技术的快速识别方法.首先基于Nano-C T获取了850张玻璃纤维混凝土的原始切片图像,并通过数据增强技术获得了2700张数据图像,其中2400张用于模型训练,其余300张用于模型验证.基于DeeplabV3+网络算法,建立短切玻璃纤维的快速识别模型,获取最佳训练参数后,对训练集进行训练后,通过验证集验证并预测识别结果,发现模型的准确率ACC、交并比IOU和F1-score分别达到了99.3％、67.2％ 和80.4％.这表明,DeeplabV3+模型能够准确识别混凝土中的短切玻璃纤维.
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