摘要
本发明涉及一种碳钢点蚀分析技术领域,是一种碳钢点蚀坑生长方向预测方法、装置、电子设备及存储介质,包括获取待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据,其中四通道数据为待预测碳钢样品的深度信息和RGB信息的拼接数据;输入待预测碳钢样品的四通道数据和待预测碳钢样品所处位置的环境因素数据至预测模型组。本发明构建预测模型组,利用预测模型组可以直接通过碳钢样品图像和所处位置的环境因素数据,预测得到点蚀坑生长方向,无需手动特征提取,减少了人为误差,提高了预测效率,并且DeepLabV3+网络具有保留更多边缘信息、捕获不同尺度上下文信息的优点,使得图像分割更加准确。
技术关键词
图像分割
激光共聚焦显微镜
前馈神经网络
碳钢
样本
全局平均池化
ResNet网络
解码器
拼接单元
深度学习优化
编码器
通道
注意力机制
预测装置
数据获取单元
模块
标识
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图像采集装置
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样本
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