【摘 要】
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高碳盘条钢索氏体含量是评价其性能重要指标之一,现行检测方法存在识别准确性差、检测结果容易受检验员影响等缺点。通过索氏体制样标准化、素材收集、素材定值、素材标记等建立供神经网络学习的素材库,利用计算机人工智能和深度神经网络技术初始化识别模型,采用未标记素材对初始化模型进行测试、互动优化,最终验证识别模型的准确率高、检测速度快,识别模型是可行的。人工智能索氏体识别的成功实施,也为晶粒度定级、脱碳层识别、非金属夹杂物识别、带状组织定级等其他金相检测项目的智能识别作出了有益的实践。
【机 构】
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宝武集团中南钢铁广东韶钢松山股份有限公司
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高碳盘条钢索氏体含量是评价其性能重要指标之一,现行检测方法存在识别准确性差、检测结果容易受检验员影响等缺点。通过索氏体制样标准化、素材收集、素材定值、素材标记等建立供神经网络学习的素材库,利用计算机人工智能和深度神经网络技术初始化识别模型,采用未标记素材对初始化模型进行测试、互动优化,最终验证识别模型的准确率高、检测速度快,识别模型是可行的。人工智能索氏体识别的成功实施,也为晶粒度定级、脱碳层识别、非金属夹杂物识别、带状组织定级等其他金相检测项目的智能识别作出了有益的实践。
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