基于深度学习的SEM纤维图像分割方法研究  

Study on SEM Fiber Image Segmentation Based on Deep Learning

作　　者：王雯[1] 张芳 

机构地区：[1]天津工业大学电子与信息工程学院 [2]天津市光电检测技术与系统重点实验室

出　　处：《中国纤检》2019年第2期84-87,共4页China Fiber Inspection

基　　金：中国纺织工业联合会应用基础研究项目"基于图像处理的织物组织结构分析方法"(J201509)

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。

关 键 词：纤维材料 纤维图像分割 MaskR-CNN 深度学习 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]