[发明专利]一种卷积神经网络识别AFM图象预测材料性能的方法在审
| 申请号： | 202110564588.3 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113408188A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 高翔;徐涵;罗英武;赵俊杰 | 申请（专利权）人： | 浙江大学衢州研究院;浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F113/26;G06F119/14 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 324002 浙江省衢*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种卷积神经网络识别AFM图象预测材料性能的方法，使用AFM得到聚合物的相图，取得聚合物晶区与非晶区的分布信息，对图像进行预处理后使用卷积神经网络进行AFM相图的特征提取，得到对应的特征神经网络，使用该网络可以实现使用AFM相图预测聚合物材料的断裂伸长率。本发明解决了现有原子力显微镜对于复杂材料表面结构识别后，无法获取更多信息的问题，为实际场景中应用AFM预测更多材料力学特性提供了可能，且有助于进一步分析材料的相区分布对其力学性能的影响，本发明可以通过AFM相图快速预测材料的拉伸性能，可在材料工程领域广泛推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 卷积 神经网络 识别 afm 图象 预测 材料 性能 方法 | ||
【主权项】：
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