摘要
本发明公开了基于机器学习的钛合金动态再结晶组织形态的分析方法、系统及介质,属于金属材料微观组织定量表征的技术领域,对待测钛合金进行处理Gleeble热压缩试验并采集多模态数据,基于DRX分割模型,输出DRX概率图,进而提取DRX的特征。将DRX的特征分别输入一级分类器以及PCA降维处理,将预测概率与降维后的特征拼接融合,并输入二级分类器,以输出二维DRX分割图。基于FIB‑SEM层析序列图像,重建DRX晶粒的三维模型,以对二维DRX分割图进行一致性校验;评估三维模型与二维DRX模型的相关系数,最后三维可视化DRX晶粒的空间聚集性。本发明显著提高了动态再结晶比例和种类识别的自动化程度和效率。
技术关键词
三维模型
钛合金
分析方法
分类器
多模态数据采集
取向
形态
组织
分水岭算法
动态
图像
晶粒边界
特征提取模块
编码
三维网格模型
阈值分割算法
分析系统
解码器
系统为您推荐了相关专利信息
参数优化系统
数据获取单元
材料屈服强度
微控制器单元
处理单元
多任务学习模型
图像数据分析方法
联合损失函数
识别病理
智能终端设备
网络流量数据
识别方法
数据多维特征
文本特征向量
网络流量捕获