深度学习图像分类技术在石油管材显微组织分析中的应用

探索了深度学习图像分类技术在油套管和输送管材料显微组织分析中的应用可行性。首先,基于实验室数据收集了油套管、输送管和环焊缝等材料的常见显微组织照片,形成了包含8类典型组织类型的图像分类数据集;随后,选择VGG和残差网络(ResNet)这两种被广泛应用的卷积神经网络(CNN)架构进行研究。在搭建的数据集上对两个模型进行了训练并测试了它们对显微组织的分类能力;最后,研究了不同训练参数和样本容量下两个模型识别性能的变化规律。研究结果表明,VGG和残差网络在显微组织测试数据集上的识别准确率分别为90%和86%;VGG模型在较小数据集上的组织分类性能优于残差网络;二者对贝氏体、铁素体+珠光体和回火索氏体三类组织具有较高的准确率。