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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
1
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。
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关键词
碳化物带状
深度学习
金相自动评级
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职称材料
题名
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
1
作者
钱玲
朱晓林
黄官熙
钱林宁
许凡
封保冬
许学斌
机构
江苏省产品质量监督检验研究院
出处
《大众标准化》
2023年第22期110-112,共3页
基金
江苏省市场监管局项目(KJ21125122)
江苏省市场监管局项目(KJ2022062)
江苏省市场监管局项目(KJ204115)。
文摘
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。
关键词
碳化物带状
深度学习
金相自动评级
分类号
TG1 [金属学及工艺—金属学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
钱玲
朱晓林
黄官熙
钱林宁
许凡
封保冬
许学斌
《大众标准化》
2023
0
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