基于多尺度图像特征融合的有机涂层寿命预测研究
李婕1，孟凡帝1，孙学思1，李佳妮2，陈思涵 2，李则蓝2，迟剑宁2，亓海霞3，王福会 1，刘莉1（1 东北大学腐蚀与防护中心；2 东北大学机器人科学与工程学院；3 中国船舶集团有限公司第七二五研究所海洋腐蚀与防护全国重点实验室）
摘要：以环氧有机耐磨涂层为研究对象，通过扫描电子显微镜、金相显微镜、激光共聚焦等方法多尺度采集有机涂层的微观形貌，利用基于深度学习的图像识别技术提取图像中的量化参数数据，搭建有机涂层缺陷参数随服役时间的动态演化关系网络以及有机涂层的寿命预测网络模型。结果表明，搭建的演化关系曲线模型以及网络预测模型可较为准确实现对有机涂层的寿命预测研究。
关键词：深度学习，图像识别，有机涂层，多尺度特征融合，寿命预测
目录介绍
1 实验方法
2 结果与讨论
2.1 环氧有机耐磨涂层的SEM图像形貌及分析结果
2.1.1 涂层SEM形貌图像特征及数据处理
2.1.2 磨痕缺陷数量随服役时间的演化规律分析
2.2 环氧有机耐磨涂层的金相显微镜分析
2.2.1 涂层样品微观形貌图像的采集
2.2.2 金相显微镜参数随服役时间的动态演化规律模型的搭建
2.3 环氧有机耐磨涂层的激光共聚焦分析
2.3.1 涂层样品微观形貌图像采集
2.3.2 激光共聚焦参数随服役时间的动态演化规律模型的搭建
2.4 涂层多尺度图像特征融合模型搭建
2.4.1 多尺度图像特征融合网络
2.4.2 模型预测结果分析
3 结论
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