基于深度学习的分散相识别分析的方法、装置及电子设备

本发明提供了一种基于深度学习的分散相识别分析的方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取分散相样本图像建立数据集；基于卷积神经网络进行模型训练，得到分散相识别模型；通过分散相识别模型，对待识别的分散相图像进行目标分散相识别；提取目标分散相的边缘坐标，计算目标分散相的体积和表面积，完成形貌分析。本发明提供的方法可以针对各种体系中分散相进行精确识别和分析，并解决了分散相发生破碎、聚并等微观行为时，时间尺度小、随机性大、形变较大等原因造成的形貌难以量化分析的问题，利于分析分散相在一个完整微观变化中能量的变化情况。