一种基于CA-DeepLabv3+的天然纤维微观结构检测方法

本发明涉及天然纤维微观结构检测技术领域，具体涉及一种基于CA‑DeepLabv3+的天然纤维微观结构检测方法。本发明在DeepLabv3+框架中引入注意力机制，并对空洞空间金字塔池化模块进行级联优化，通过扫描电子显微镜获取天然纤维微观结构图像，训练模型对微观结构图像进行分割，对比不同深度学习网络模型下的分割结果，验证了其在天然纤维微观结构图像分割中的良好性能，提高了天然纤维微观结构图像提取精准度，为提高测量天然纤维横截面的面积、周长和不规则度DOI等几何属性的精确度奠定了基础。本发明采用MobileNetV2作为特征提取主干网络，降低了计算复杂度，提高了模型运行速度。