摘要
本发明涉及钢材评级的领域,本发明提出了一种钢材晶粒度智能评级的方法、系统、设备及介质,方法包括:获取待评级钢材并进行制备,得到晶粒度试样;对所述晶粒度试样进行扫描和视场采集,得到金相图片;通过预设的智能评级模型对所述金相图片进行处理,得到晶粒度评级;将所述晶粒度评级结果进行准确性测试,得到准确度,并输出晶粒度评级和准确度。本发明通过提高晶粒度试样制备质量,基于人工智能及图像识别技术,采用卷积神经网络深度学习等方法,建立晶粒度智能评级模型。通过自动金相显微镜对金相试样进行自动扫描和视场自动采集,存留对应图片并按平均值定级,具备检测速度快、人工依赖低、检测结果重复性好的特点。
技术关键词
钢材晶粒
晶粒度智能评级
训练神经网络模型
卷积神经网络深度学习
图片
自动磨抛机
梯度下降算法
金相显微镜
图像识别技术
标签
可读存储介质
重复性
处理器
传播算法
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