一种基于神经网络的金属性能检测方法及系统

本发明提供一种基于神经网络的金属性能检测方法及系统，涉及工业智能质检领域，所述方法流程为：获取金属晶粒的原始拍摄图像；将原始拍摄图像输入预训练的神经网络模型进行晶粒信息检测，以得到晶粒轮廓信息；基于晶粒轮廓信息进行晶粒几何信息计算，以获取晶粒的面积信息以及中心点信息；基于晶粒的面积信息以及中心点信息进行晶粒数量计算，以获取晶粒数量信息；基于晶粒数量信息进行金属性能检测，以得到金属性能检测结果。本发明采用深度学习和机器视觉相结合的方式进行金属性能检测，解决了现有晶粒计数耗时耗力、准确性较差，进而影响金属性能检测的时效性和准确性的问题。