[发明专利]一种晶体识别的方法

说明书

本发明涉及晶体识别领域，且公开了一种晶体识别的方法，包括以下步骤：S1：对晶体图像进行筛选；S2：需先对先验图像进行标记操作，且采用labelimg作为图像标注工具，输出类型设定为yolo；S3：设置标签类型并获取标签路径；S4：进行模型训练，选择目标识别前沿算法YOLOv5进行晶体识别；S5：验证晶体图像识别，得到识别结果，通过晶体图像进行分割并筛选出大部分图片进行标识，然后通过算法和模型训练，对晶体之间遮挡情况进行，从而提高对晶体中产生遮挡的物体进行识别精度，最后通过剩余图像进行验证，提高识别效果。

技术领域

本发明涉及晶体识别领域，具体为一种晶体识别的方法。

背景技术

晶体是由大量微观物质单位(原子、离子、分子等)按一定规则有序排列的结构，因此可以从结构单位的大小来研究判断排列规则和晶体形态，晶体能实现电、磁、光、声和力的交互作用和转换，晶体材料的研究在材料科学领域占据着重要的领域。目前，以高新技术产业带领的新兴行业正飞速发展，晶体材料正面临着技术革新的挑战。通过计算机的图像分析和处理方法对晶体材料显微结构图进行充分研究，能够更有针对性地改善晶体材料的性能。通过显微镜提取晶体材料的显微结构图像，然后对图像中的晶粒轮廓作出检测或分类，自动获取晶粒的尺寸，晶粒形状以及晶粒数等信息，通过对这些信息进行晶粒识别的统计分析，为晶体材料在近代科学技术的发展提供重要的指导依，目前晶体粒度分布的测定方式主要包括筛分法、沉降法、光散射法和图像识别法。相较而言，图像识别法的设备造价低，识别准确度更高，更加直观可靠，且可用于实时测定，利于结晶过程的自动监控，目前采用成熟的目标识别算法yolo进行晶体识别，其算法步骤较为简单，方法也较为成熟，但由于数据集极小(通常需要上万张图像进行训练)，识别效果不够理想，仅能识别出特征较为明显的几个晶体，且算法对产生遮挡的物体识别精度不高，晶体之间遮挡情况较为普遍，将影响存在大量晶体的图像识别，为此我们提出了一种晶体识别的方法。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种晶体识别的方法，解决了上述的问题。

(二)技术方案

为实现上述所述目的，本发明提供如下技术方案：一种晶体识别的方法，包括以下步骤：S1：对晶体图像进行筛选；

S2：需先对先验图像进行标记操作，且采用labelimg作为图像标注工具，输出类型设定为yolo；

S3：设置标签类型并获取标签路径；

S4：进行模型训练，选择目标识别前沿算法YOLOv5进行晶体识别；

S5：验证晶体图像识别，得到识别结果。

优选的，所述S1中图像筛选包括以下步骤：S21：在给光装置的协同下，从显微摄像装置中获取晶体的原始样本图像；

S22：利用图像预处理技术对原始样本图像进行预处理，并对预处理后的图像进行分割为28张有效图像进行后续研究；

S23：对分割的28张图像中选择25张作为训练图像，3张作为验证图像。

优选的，所述晶体图像共有750、1200、3000三种放大倍数，不同放大倍数之间图像差异较大，为得到较好的晶体特征，选择1200倍放大倍数。

优选的，所述图像标注需共对25张图像进行标注任务，标签为晶体(crystal)。

优选的，所述S3中获取标签路径包括以下步骤：S51：新建文件crystal.yaml；

S52：Pycharm中设定其图像路径并自动获取标签路径。