声明
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的主要研究工作
1.4 论文的结构安排
2 材料显微组织图像的获取与数据集的建立
2.1 引言
2.2 材料显微组织图像的获取与图库的建立
2.2.1高强钢材料
2.2.2材料显微组织图像来源
2.2.3高强钢材料显微组织图库的建立
2.3 数据集的建立
2.4 本章小结
3 基于GLCM和分类器的材料显微组织识别
3.1 纹理特征相关理论
3.1.1纹理特征概述
3.1.2纹理特征提取方法分类
3.1.3灰度共生矩阵
3.2 基于GLCM的材料显微组织图像纹理特征提取方法
3.2.1基于GLCM的纹理特征提取方法
3.2.2灰度共生矩阵计算
3.2.3纹理特征参数选取
3.2.4纹理特征向量
3.3 基于GLCM纹理特征的各种图像分类器的分类效果
3.3.1图像分类方法概述
3.3.2常用分类方法
3.3.3各种分类器的分类效果
3.4 本章小结
4 基于深度卷积神经网络的材料显微组织识别
4.1 卷积神经网络相关理论
4.1.1卷积神经网络概述
4.1.2卷积神经网络结构
4.1.3深度卷积神经网络的训练
4.2 基于深度卷积神经网络的迁移学习
4.3 材料显微组织识别的深度卷积神经网络模型
4.3.1 VGG-16网络结构
4.3.2基于参数的VGG-16迁移
4.4 实验与结果分析
4.4.1实验数据集
4.4.2实验设置
4.4.3实验结果与分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 主要创新点
5.3 未来展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间发表的论文
