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申请/专利权人：济南大学;山东秋淇分析仪器有限公司
摘要：本发明公开了水泥微观图像像素点的元素含量预测方法及系统；所述方法，包括：获取待预测水泥的微观结构图像；对获取的微观结构图像进行预处理；将预处理后的微观结构图像，输入到对应的训练后的神经网络模型中，得到每个像素点的化学元素的含量。该方法从图像本身出发，直接找到水泥微观结构图像和内在元素含量之间的关系，直接预测得到每个像素点处的元素含量。
主权项：1.水泥微观图像像素点的元素含量预测方法，其特征是，包括：获取待预测水泥的微观结构图像；对获取的微观结构图像进行预处理；将预处理后的微观结构图像，输入到对应的训练后的神经网络模型中，得到在水泥微观结构图像上，每个像素点处化学元素的含量情况，其中，所述训练后的神经网络模型，其训练过程包括：构建训练集和测试集；其中，所述训练集和测试集均包含已知化学元素面扫描图像和水泥微观结构图像；将训练集输入到神经网络模型中对模型进行训练，采用遗传算法替代反向传播算法进行参数的优化；将测试集输入到训练后的神经网络模型中对模型进行测试；当测试结果的预测准确率超过设定阈值时，停止测试，得到训练后的神经网络模型；所述构建训练集和测试集；具体包括：将制备好的样品，脱模、打磨、抛光；将经过处理的样品，放入扫描电子显微镜下，获取其微观结构图像和化学元素面扫描图像；将获取到的图像数据按照7:3的比例分成训练集和测试集；对训练集和测试集中的微观结构图片进行相同的预处理；设定随机数种子，按照相同的位置对背散图和和化学元素面扫描图像进行裁剪，裁剪成32*32像素的正方形图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 山东秋淇分析仪器有限公司 水泥微观图像像素点的元素含量预测方法及系统
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