基于深度学习和数字图像处理的晶界分割与修复

通过综合应用深度学习与图像处理技术,对金相图像中晶界进行分割与修复,为晶粒度的准确评级提供基础。首先,通过采集并人工标注多样化的金相图像样本,利用U-net模型结合数据增强和合理的切割策略,提升模型的泛化能力和鲁棒性。其次,采用封闭晶界的数据集,增强模型的预测能力。第三,提出晶界匹配像素准确率这一新的评估指标,有效衡量了模型对晶界预测的准确性。此外,采用图像处理技术对提取到的晶界进行修复,进一步提高晶界线的完整性和连续性。这些方法的综合应用不仅提高了金相图像晶界分割的准确度,而且为材料微观结构的表征与性能评估提供了一种高效的技术手段。

地方高校二级学院创新创业教育中存在的问题及对策

创新创业教育有助于提高学生的综合素质,促进其全面发展,因此成为新时代高校人才培养的重要组成部分。文章总结了地方高校二级学院在创新创业教育中存在的共性问题,从校园文化建设、组织制度建设、课程体系建设、师资队伍建设、实践平台建设等几个方面提出了相应的对策。

基于导师制的本科生科研能力培养模式初探

文章从转变观念、因人而异、循序渐进和规范管理等四个方面对基于导师制培养本科生的科研能力方式进行了探讨。

基于深度卷积神经网络的钢材微观组织分类识别

通过引入多种深度卷积神经网络及分类器构建机器学习模型,对钢材金相图数据集进行学习,研究了一种能够准确、高效识别钢材微观组织的方法。研究结果表明,文章中所涉及的3种深度卷积神经网络在钢材微观组织的分类识别上均表现出优异性能,其中Inception-V3表现尤为突出,其与人工神经网络分类器组合而成的机器学习模型的分类精度可达99.60%。

层间预熔温度对熔融沉积成型打印件力学性能的影响

以聚乳酸(PLA)为原料,通过对喷头装置进行改装,探究打印过程中,打印层预熔温度对垂直打印件层间结合强度及力学性能的影响。结果表明:随着预熔温度的升高,垂直打印件的最大拉伸强度呈先提高后降低的趋势,预熔温度为80℃时拉伸强度达到最大值,其平均强度可达到水平打印件的89.1%;而在无预热条件下,垂直打印件的力学性能只有水平打印件的66.9%。此外,通过对比实验发现,该层间预熔方式在提升打印件的层间结合强度方面优于传统的热处理方式。