一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法，属于水文地质领域，涉及一种基于扫描电镜图像的岩土样孔隙参数获取方法。针对采用传统图像分割方法识别电镜图像孔隙精度低、孔隙识别精度与参数设置密切相关、不能自动化图像处理的不足，提出了一种利用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe，借助人工智能，通过人工智能的自学习功能将扫描电镜图像中的孔隙自动识别出来。本发明专利技术提出的人工智能方法正好克服了现有的阈值法、边缘检测法和神经网络法的不足，可以大大提高孔隙识别的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法
本专利技术专利属于水文地质领域，涉及一种基于扫描电镜图像的岩土样孔隙参数获取方法。
技术介绍
准确获取矿区岩土渗透参数是水资源定量评价及矿井涌水量预测的关键，由于渗透参数获取不准导致分析预测矿井涌水量与实际情况不符，影响矿井排水系统设计，经常造成淹井等威胁矿井的安全事故。实际工程经常采用野外抽(放)水试验直接获取渗透参数，但由于勘探孔数量及试验时间的限制，导致试验数据偏少，所获取的渗透数据呈点状分布，结果通常不能反映含水介质在空间上的连续性变化和结构性变异。室内直接测试实验受尺度效应及样品扰动等因素影响，准确性差、不能反映空间变化规律。因此，采用岩(土)样扫描电镜试验测试微观孔隙结构，研究微观孔隙参数与宏观渗透参数关系是当前国内外学者多采用的有效方法。扫描电镜是一种利用电子束扫描样品表面从而获得样品信息的电子显微镜。它能产生样品表面的高分辨率图像，且图像呈三维，扫描电子显微镜能被用来鉴定样品的表面结构。扫描电镜图像可以准确获取各种放大比例下的岩(土)样微观结构，利用图像分割获取孔隙结构的几何参数，再根据分形理论可以准确计算岩(土)样的孔隙参本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法，具体步骤如下：1)图像预处理，主要包括去除图注和图像切割；去除图注：通过裁剪图像将扫描电镜图像中含有图注信息的部分裁掉；图像切割：将扫描电镜图像根据像素大小切割成多个大小相同的图像，以便减小深度学习模型单次数据处理工作量，通常将原始数据图像切割成256*256像素大小；2)孔隙标注，将经过图像预处理的扫描电镜图像，利用图像处理工具，把孔隙的位置和形状中用颜色标注出来；然后将图像转化为灰度图像；3)人工智能模型训练；选用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe中的voc‑fcn8s作为人工智能模型；利用预处理好的原始扫描电镜图像和已标注的扫描电...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的扫描电镜图像孔隙识别方法，具体步骤如下：1)图像预处理，主要包括去除图注和图像切割；去除图注：通过裁剪图像将扫描电镜图像中含有图注信息的部分裁掉；图像切割：将扫描电镜图像根据像素大小切割成多个大小相同的图像，以便减小深度学习模型单次数据处理工作量，通常将原始数据图像切割成256*256像素大小；2)孔隙标注，将经过图像预处理的扫描电镜图像，利用图像处理工具，把孔隙的位置和形状中用颜色标注出来；然后将图像转化为灰度图像；3)人工智能模型训练；选用基于卷积神经网络的深度学习开源模型caffe中的voc-fcn8s作为人工智能模型；利用预处理好的原始扫描电镜图像和已标注的扫描电镜图像作为输入数据；将原始扫描电镜图像和已标注的扫描电镜图像中的75％作为训练图像，保存在训练图像路径下，另外25％作为检验图像，保存在检验图像路径下；编制caffe下的训练批处理文件train.prototxt，修改训练图像文件路径；设置检验批处理文件va...

【专利技术属性】
技术研发人员：于清杨，刘伟，张超，刘晨，王城斌，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22