本發(fā)明公開了一種基于人工智能的掃描電鏡圖像孔隙識(shí)別方法,屬于水文地質(zhì)領(lǐng)域,涉及一種基于掃描電鏡圖像的巖土樣孔隙參數(shù)獲取方法。針對(duì)采用傳統(tǒng)圖像分割方法識(shí)別電鏡圖像孔隙精度低、孔隙識(shí)別精度與參數(shù)設(shè)置密切相關(guān)、不能自動(dòng)化圖像處理的不足,提出了一種利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)開源模型caffe,借助人工智能,通過(guò)人工智能的自學(xué)習(xí)功能將掃描電鏡圖像中的孔隙自動(dòng)識(shí)別出來(lái)。本發(fā)明提出的人工智能方法正好克服了現(xiàn)有的閾值法、邊緣檢測(cè)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的不足,可以大大提高孔隙識(shí)別的精度。
聲明:
“基于人工智能的掃描電鏡圖像孔隙識(shí)別方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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