[发明专利]一种基于深度学习的纳米颗粒团聚自动化在线定量分析方法在审
| 申请号： | 202210328541.1 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116935379A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王卓;孙志坚 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0495;G06N3/09 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 周宇 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的纳米颗粒团聚自动化在线定量分析方法，包括提出一种基于SFNet的改进轻量化纳米颗粒团聚分割网络,采用轻量化网络主干GhostNet、基于深度可分离卷积和密集连接思想改进的轻量化空洞空间池化金字塔和卷积注意力模块以及串联通道自注意力和位置注意力自注意力的改进方法提高了纳米颗粒团聚分割的准确性和实时性。对分割结果进行连通域分析进而得到SEM/TEM图像中纳米颗粒团聚的当量直径和综合形状系数并统计分析得到分布直方图。本发明易于在嵌入式设备上部署并且在在具有非纳米颗粒团聚目标干扰和高强度背景噪声的SEM/TEM图片中实现快速准确对各种纳米颗粒团聚自动化分析，具有良好的鲁棒性和普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 纳米 颗粒 团聚 自动化 在线 定量分析 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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