基于深度学习的高分子材料断裂失效类型判别方法及系统

本申请公开了一种基于深度学习的高分子材料断裂失效类型判别方法及系统，属于深度学习技术领域，所述方法包括：通过对收集的高分子材料的原始SEM图像进行预处理，获得图像数据集；其中，所述图像数据集包括若干个所述原始SEM图像进行剪裁后的子图；将图像数据集输入至预设的神经网络模型进行材料断裂失效类型的预测，得到模型预测结果以表示高分子材料的断裂失效类型；然后用遮挡法对原始图像进行处理，得到可解释性分析图像，以确定模型在进行预测时是根据子图中的哪些区域得到模型预测结果的，为后续改进模型提供数据支撑。本申请通过卷积神经网络对高分子材料断裂失效类型进行智能化识别，减少对人工识别的依赖，提升识别效率和精度。