摘要
本发明提供一种材料表征图像分析系统及其分析方法。材料表征图像分析系统及其分析方法,包括以下步骤:S1:通过扫描电镜获取材料的背散射电子图像、二次电子图像及能谱数据,并基于预设的材料类型和观测目标,采用参数优化算法动态调整扫描电镜的加速电压、束流及探测器增益;S2:对背散射电子图像和二次电子图像进行多尺度特征增强预处理,包括噪声抑制、非均匀照明校正及微区纹理强化;S3:将背散射电子图像与能谱元素分布图进行像素级空间配准,构建多模态融合特征矩阵。本发明提供的材料表征图像分析系统及其分析方法具有能够较好的解决失真问题、能够提高微结构识别准确率、能够降低寿命预测误差的优点。
技术关键词
背散射电子图像
图像分析系统
图像分析方法
参数优化算法
扫描电镜
三维可视化平台
非均匀照明
融合特征
多尺度特征
RANSAC算法
少量标注数据
双路径网络
噪声抑制
多模态
局部二值模式
混合滤波器
材料微结构
探测器
系统为您推荐了相关专利信息
卫星全色
多光谱
数据
生成训练样本
机器学习模型
剩余寿命预测方法
奥氏体
钢管
P92钢
金相试样
超参数
XGBoost模型
预警系统
朴素贝叶斯分类
平台
图像分析方法
混凝土
因子
均匀性特征
图像灰度共生矩阵