本方案涉及一种金相组织的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。通过设置分类模型和金相组织模型，对待测图像中对应的钢种类型进行识别，进而对待识别图像中的金相组织金相识别，无需人工操作，降低了人工成本，提高了识别金相组织的准确率。确率。确率。
【技术实现步骤摘要】
金相组织的识别方法、装置、计算机设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种金相组织的识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
[0002]金相组织指金属组织中化学性质、晶体结构和物理性能相同的组成，其中包括固溶体、金属化合物及纯物质。金相分析是对金属进行研究和性能测试的重要手段，是金属材料试验研究的重要手段之一，采用定量金相学原理，由二维金相试样磨面或薄膜的金相显微组织的测量和计算来确定合金组织的三维空间形貌，从而建立合金成分、组织和性能间的定量关系。为了获取金相图像，需对目标金属进行截取、磨制、抛光、浸蚀，接着，将制备好的金属试样放到金相显微镜下。在金相显微镜下观察，主要检测金属材料的组成成分和材料是否存在缺陷，其主要指标有是否有杂物、晶粒度的级别数、脱碳层的深度、晶界是否腐蚀等。
[0003]金相组织对于材料性能的影响尤为重要，但不同钢种，不同生产工艺和不同热处理工艺对于金相组织的影响都比较明显。由于拍照条件，拍照设备等不一致，也导致金相照片质量不同，且都是人工识别的，存在人工识别成本较高且准确率较低的问题。
技术实现思路
[0004]基于此，为了解决上述技术问题，提供一种金相组织的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，可以提高识别金相组织的准确率。
[0005]一种金相组织的识别方法，所述方法包括：
[0006]获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；
[0007]当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；
[0008]将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；
[0009]获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。
[0010]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0011]当所述检测结果为检测不合格时，输出识别结束结果。
[0012]在其中一个实施例中，所述对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像，包括：
[0013]获取所述待测图像的图像大小，并查找与所述图像大小对应的图像预处理方式；
[0014]通过所述图像预处理方式对所述待测图像进行图像预处理，得到所述待识别图像。
[0015]在其中一个实施例中，所述通过所述图像预处理方式对所述待测图像进行图像预处理，得到所述待识别图像，包括：
[0016]当所述图像大小超过第一像素时，所述图像预处理方式为选取所述待测图像中的第一目标像素部分；将所述第一目标像素部分进行切分，得到第一子待测图像；将所述第一子待测图像的大小缩放至第二目标像素，得到所述待识别图像；
[0017]当所述图像大小超过第二像素且小于所述第一像素时，所述图像预处理方式为将所述待测图像进行切分，得到第二子待测图像；将所述第二子待测图像的大小缩放至所述第二目标像素，得到所述待识别图像；
[0018]当所述图像大小超过第三像素且小于所述第二像素时，所述图像预处理方式为将所述待测图像的大小缩放至所述第二目标像素，得到所述待识别图像。
[0019]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0020]当所述图像大小小于所述第三像素时，输出识别结束结果。
[0021]在其中一个实施例中，所述获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果，包括：
[0022]根据所述金相组织模型，通过目标检测算法对所述待识别图像进行检测，得到检测结果；所述检测结果为所述待识别图像中的金相组织，以及所述金相组织的位置；
[0023]对所述检测结果进行转译，并将转译后的检测结果作为所述识别结果输出。
[0024]一种金相组织的识别装置，所述装置包括：
[0025]数据检测模块，用于获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；
[0026]图像处理模块，用于当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；
[0027]类型获取模块，用于将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；
[0028]识别模块，用于获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。
[0029]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0030]获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；
[0031]当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；
[0032]将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；
[0033]获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。
[0034]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0035]获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；
[0036]当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；
[0037]将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；
[0038]获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识
别图像进行识别，输出识别结果。
[0039]上述金相组织的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。通过设置分类模型和金相组织模型，对待测图像中对应的钢种类型进行识别，进而对待识别图像中的金相组织金相识别，无需人工操作，降低了人工成本，提高了识别金相组织的准确率。
附图说明
[0040]图1为一个实施例中金相组织的识别方法的应用环境图；
[0041]图2为一个实施例中金相组织的识别方法的流程示意图；
[0042]图3为一个实施例中金相组织的识别装置的结构框图；
[0043]图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0044]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0045]可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述像素，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种金相组织的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测图像，并检测所述待测图像的图像数据，得到检测结果；当所述检测结果为检测合格时，对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像；将所述待识别图像输入分类模型，得到与所述待识别图像对应的钢种类型；获取与所述钢种类型对应的金相组织模型，并通过所述金相组织模型对所述待识别图像进行识别，输出识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述检测结果为检测不合格时，输出识别结束结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待测图像进行图像预处理，得到处理后的待识别图像，包括：获取所述待测图像的图像大小，并查找与所述图像大小对应的图像预处理方式；通过所述图像预处理方式对所述待测图像进行图像预处理，得到所述待识别图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述图像预处理方式对所述待测图像进行图像预处理，得到所述待识别图像，包括：当所述图像大小超过第一像素时，所述图像预处理方式为选取所述待测图像中的第一目标像素部分；将所述第一目标像素部分进行切分，得到第一子待测图像；将所述第一子待测图像的大小缩放至第二目标像素，得到所述待识别图像；当所述图像大小超过第二像素且小于所述第一像素时，所述图像预处理方式为将所述待测图像进行切分，得到第二子待测图像；将所述第二子待测图像的大小缩放至所述第二目标像素，得到所述待识别图像；当所述图像大小超过第三像素且小于所述第二像素时，所述图像预处理方式为将所述待测图像的大小缩放至所述第二目标像素，得到所...
【专利技术属性】
技术研发人员：皮晓宇，张国滨，
申请(专利权)人：汇鸿智能科技辽宁有限公司，
类型：发明
国别省市：
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