一种基于电镜图像识别的高分子材料性能分析方法及装置

一种基于电镜图像识别的高分子材料性能分析方法及装置，该方法根据卷积神经网络及残差网络构建电镜图像特征提取模型；通过相应的分类任务分别进行第一、二次预训练；将设定目标类型的若干材料实体的电镜图像进行标记处理，获得目标材料的数据集；构建材料性能分类模型，用其预测电镜图像所属材料的性能；通过预训练好的电镜图像特征提取模型提取目标材料电镜图像的高维特征，并降其维成低维向量；计算性能达到预设阈值的目标材料的低维向量的中心点，并判断目标材料性能的稳定性；将低维向量作为目标材料的性质，用于性能的可解释性。本发明通过深度学习方法提取电镜图像中材料结构的高维特征，并利用高维特征实现高分子材料的性能分析。