基于深度学习的纳米粉材料分散度智能检测方法及系统
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基于深度学习的纳米粉材料分散度智能检测方法及系统
申请号:
CN202510890985
申请日期:
2025-06-30
公开号:
CN120997828A
公开日期:
2025-11-21
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及纳米材料检测技术领域,具体公开了一种碳纳米管分散状态的图像识别检测方法及系统。该方法包括:通过光学显微镜获取碳纳米管分散液的显微图像;采用改进的YOLO系列模型对图像中的团聚区域进行语义分割并识别;根据分割结果计算团聚面积占比、最大团聚直径及分布均匀性指标;结合动态阈值算法判定分散等级。本发明解决了传统紫外吸收法无法检测局部团聚、人工观察主观性强的问题,实现了碳纳米管分散状态的快速定量化检测。
技术关键词
深度学习处理器
图像分割模型
碳纳米管分散状态
通道注意力机制
光学显微镜
智能检测方法
阈值算法
图像识别检测方法
光学显微成像系统
人机交互模块
图像处理模块
图像采集模块
系列
数字相机
紫外吸收法
智能检测系统
显示设备
深度学习模型