基于深度学习的金相智能分析可视化系统开发

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摘 要：本研究开发了一种基于深度学习的金相智能分析系统。传统金相分析依赖人工操作，效率低且主观性强，难以满足复杂材料系统的需求。本系统基于U-Net模型，通过实验确定了适用于铁素体相分割与晶界提取的最优模型组合，集成了图像采集、预处理、分割分析、几何测量及可视化展示功能。实验表明，该系统在分割精度和边界细节捕捉方面表现出色，可为材料微观结构分析提供有效支持，有助于材料失效机制研究等应用。（剩余5613字）

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