【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及硬度压痕测量，尤其涉及一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法。
技术介绍
1、在材料科学和工程领域，硬度测试是一项重要的技术，通常用于确定材料的力学特性。目前硬度测试技术主要包括手动测量和自动测量两种方式。
2、手动测量方式需要使用硬度计来进行测量，操作人员需要对硬度计进行校准，然后按照一定的步骤进行测量。这种方式需要人工参与，操作过程复杂，且需要较高的技能水平和经验，易受到人为因素的影响，容易引入误差。同时，手动测量也不适用于大规模的样品测试和高精度测试。手动测量需要经验丰富的技术人员，操作过程容易出现误差，测量效率低下，而且存在主观性、不可重复性等问题。
3、自动测量方式主要是基于数字图像处理技术，通过对硬度压痕图像进行处理和分析，从而获得样品硬度信息。这种方式不需要人工干预，能够快速、准确地测量样品的硬度。但是，目前基于图像处理的自动测量方式存在一些问题，如需要进行大量的图像处理和分析，算法复杂度高，且对硬度压痕图像的质量要求较高。同时，不同样品的硬度压痕图像也会存在差异，需要针对不同...
【技术保护点】
1.一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：步骤S1中收集硬度压痕的样本具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：上述步骤涉及的关键参数控制如下：
4.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：步骤S4中，通过调整参数、蒸馏的方式来优化神经网络模型，通过使用大量的数据集对神经网络进行训练，以提高其准确性和识别能力，通...
【技术特征摘要】
1.一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：步骤s1中收集硬度压痕的样本具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬度压痕自动测量方法，其特征在于：上述步骤涉及的关键参数控制如下：
4.根据权利要求1所述的一种使用深度学习神经网络的硬...
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