基于深度学习的SEM纤维图像分割方法研究

• 作者: 张芳 王雯
• 来源期刊: 中国纤检
• 关键词: 纤维材料 纤维图像分割 Mask R-CNN 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 研究
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

基于深度学习技术,对扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)下拍摄的纤维图像分割方法进行研究.首先制作样本并用Mask R-CNN模型进行训练得到纤维分割网络模型,然后将待检测的纤维图像输入训练好的分割网络,经卷积与下采样后,对纤维图像进行预测,根据推荐窗口提取每根纤维的边界,最后对纤维边界进行后续处理得到分割结果.经试验,采用Mask R-CNN网络对SEM纤维图像进行分割结果可靠.