一种铝合金熔体夹杂物的自动识别与质量评价方法

本发明公开了一种铝合金熔体夹杂物的自动识别与质量评价方法，涉及图像处理、目标识别技术领域，包括：体视显微镜下获取铝合金熔体K模断面内夹杂物的金相图片及图片预处理；深度学习模型的构建；深度学习模型的训练；可视化交互系统的创建；利用K模显微组织图像训练的深度学习模型，完成训练后可自动识别待检测图片中的夹杂物，并计算夹杂物的长度和面积，进而计算夹杂影响因子和夹杂率，实现对铝合金熔体纯净度的快速评定；与传统的评价方法相比，本发明所构建的深度学习模型精准度高，应用范围广，创建的可视化交互系统，界面简洁，使用方便，可以大大减少人力劳动、挺升产线的工作效率。