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基于深度学习的轴承钢中碳化物带状智能评级前景与展望
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作者 钱玲 朱晓林 +4 位作者 黄官熙 钱林宁 许凡 封保冬 许学斌 《大众标准化》 2023年第22期110-112,共3页
碳化物带状是高碳铬轴承钢性能评价的重要指标之一,国内现行评价标准GB/T 18254-2016《高碳铬轴承钢》采用的仍是人工目测定性对比判定,存在评定结果精确度差、对试验人员专业技能要求高等特点,因此发展高效、高精度的自动化评级十分必... 碳化物带状是高碳铬轴承钢性能评价的重要指标之一,国内现行评价标准GB/T 18254-2016《高碳铬轴承钢》采用的仍是人工目测定性对比判定,存在评定结果精确度差、对试验人员专业技能要求高等特点,因此发展高效、高精度的自动化评级十分必要,文章概述了深度学习在金相分析自动化和智能化方向的研究现状,探讨了其在轴承钢碳化物带状评级方向应用的可行性,并对该技术方法的前景提出展望。 展开更多
关键词 碳化物带状 深度学习 金相自动评级
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