申请/专利权人：上海交通大学;华东理工大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876304A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T3/4038;G06N3/0455;G06N3/096

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开一种基于双模式图像和机器学习的热喷涂涂层结构分析方法，涉及热喷涂涂层结构分析领域，该方法包括：获取已知热喷涂涂层结构横截面上多处位置的背散射电子图像和二次电子图像；并转换为灰度图像，然后进行结构信息标注，将灰度图像和标注后的灰度图像按通道进行拼接，并将拼接后的图像裁剪为预设尺寸的图像，得到第一图像和第二图像；以第一图像为输入，以第二图像为输出，对神经网络进行训练，得到热喷涂涂层结构分析模型。本发明能够提高等轴孔和裂纹孔区的识别精度。

主权项：1.一种基于双模式图像和机器学习的热喷涂涂层结构分析方法，其特征在于，所述分析方法包括：获取已知热喷涂涂层结构横截面上多处位置的背散射电子图像和二次电子图像；其中每一处位置均获取所述背散射电子图像和所述二次电子图像；将各处位置的所述背散射电子图像和所述二次电子图像转换为灰度图像，得到多处位置的背散射电子灰度图像和二次电子灰度图像；对各处位置的所述背散射电子灰度图像和所述二次电子灰度图像的每个像素点进行结构信息标注，得到多处位置的标注后的背散射电子灰度图像和标注后的二次电子灰度图像，并将所述标注后的背散射电子灰度图像或者所述标注后的二次电子灰度图像作为标注后的目标分析图像；所述标注后的背散射电子灰度图像和所述标注后的二次电子灰度图像的每一个像素点的结构信息是一致的；所述结构信息包括涂层材料、等轴孔和裂纹孔；从各处位置的所述背散射电子灰度图像和二次电子灰度图像中选择同一处位置的所述背散射电子灰度图像和二次电子灰度图像按通道进行拼接，得到各处位置的拼接后的图像；将各处位置的所述拼接后的图像裁剪为预设尺寸的图像，得到第一图像；将各处位置的所述标注后的目标分析图像裁剪为所述预设尺寸的图像，得到第二图像；以所述第一图像为输入，以对应位置的所述第二图像为输出，对神经网络进行训练，得到热喷涂涂层结构分析模型；获取热喷涂涂层结构横截面上待分析位置处的图像；所述待分析位置处的图像为所述待分析位置处的拼接图像；所述拼接图像为背散射电子图像和二次电子图像的按通道进行拼接后得到的图像；将所述待分析位置处的图像输入至所述热喷涂涂层结构分析模型，得到横截面上待分析位置处的结构信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学;华东理工大学 基于双模式图像和机器学习的热喷涂涂层结构分析方法

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