一种基于机器学习和图形识别的钢中非金属夹杂物分析方法

本发明公开了一种基于机器学习和图形识别的钢中非金属夹杂物分析方法，涉及金属材料分析技术领域，包括：获取典型钢种各生产阶段的生产试样，并获取夹杂物的成分数据和图像数据；对成分数据进行预处理，并构建夹杂物成分数据集；对图像数据进行预处理，并构建夹杂物图像数据集；将数据集进行划分，形成训练集和测试集；通过训练集对分析模型进行训练，并通过测试集对分析模型进行测试；将待测试样的夹杂物的图像数据输入至分析模型中，得到待测试样的夹杂物成分数据。本发明通过机器学习和图像识别技术，可以实现钢中非金属夹杂物的自动识别和分类，自动化程度高，减少了人为操作带来的判别误差。