【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及材料科学与电子工程，具体为基于图像识别的磁滞回线数据提取方法、装置及预测系统。
技术介绍
1、近年来，随着图像处理技术的迅速发展，特别是在计算机视觉和机器学习的推动下，图像识别技术已成为研究热点。作为数据分析和材料性能研究的关键工具，图像识别技术是实现磁性材料研究自动化的重要基础，也是提升效率和准确性的关键因素之一。
2、在很多研究领域，尤其是材料科学中，磁性材料的性能分析常常依赖于精确的实验设备，如磁滞回线的生成仪器，这些设备不仅成本高昂，而且对实验条件有着严格的要求。传统的磁滞性能分析方法依赖于实验室内昂贵的测量仪器，通过精确的电压电流参数测量来获得磁滞回线数据。这种方法不仅实验成本高昂，而且在实条件受限的情况下难以普及，为此，我们提出基于图像识别的磁滞回线数据提取方法、装置及预测系统。。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于图像识别的磁滞回线数据提取方法、装置及预测系统，能够从带有噪点的磁滞回线图像中直接提取关键数据，并利用这些数据进行精确的磁滞回...
【技术保护点】
1.基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于：所述完整的磁滞回线数据包括上分支数据及下分支数据。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于：所述采用预训练后的DB算法模型对磁滞回线图像中的坐标轴文本进行定位，具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于，采用预训练后的CRNN算法模型对定位的坐标轴文本内容进行识别，提取得到坐标轴数据，具体方法如下：
5....
【技术特征摘要】
1.基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于：所述完整的磁滞回线数据包括上分支数据及下分支数据。
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于：所述采用预训练后的db算法模型对磁滞回线图像中的坐标轴文本进行定位，具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于，采用预训练后的crnn算法模型对定位的坐标轴文本内容进行识别，提取得到坐标轴数据，具体方法如下：
5.根据权利要求4所述的基于图像识别的磁滞回线数据提取方法，其特征在于，关于db算法模型及crnn算法模型分别对应ch_pp-ocrv4_det和ch_pp-...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈湛，马顺顺，金龙，徐志科，柴俊凡，陈武，刘开元，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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