金属热处理

作者：黄晓红, 张露月, 宋月, 张庆军

单位：1.华北理工大学 人工智能学院, 河北 唐山 063210;；2.河北省工业智能感知重点实验室, 河北 唐山 063210;；3.河北河钢材料技术研究院有限公司, 河北 石家庄 050023;；4.华北理工大学 综合测试分析中心, 河北 唐山 063210

关键词：显微组织,多尺度特征融合,智能识别,多尺度注意力

基金：国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目(U21A20114)

针对传统显微组织定量分析中人工效率低、易受主观因素的影响和现有自动分类识别类别较少等问题,提出了一种基于Res2net50多尺度特征融合的显微组织分类方法。首先,针对显微组织图像多倍率的问题提出自适应多尺度注意力增强模块,加强不同倍率的图像之间的相关性;其次,为加强纹理特征的提取在网络的最后一层的残差结构中引入TripletAttention模块,从而增强对细节的关注度;最后,采用多尺度动态调节特征融合模块进行多尺度特征融合,使网络捕获更多有效特征。试验结果表明,本研究提出的方法能够准确地对单相、双相、三相、四相等总计20类显微组织进行分类,准确率可达95.53%。相较于原始Res2net50模型准确率提高5.28%,F1-Score提高6.86%,且三相组织和四相组织召回率均有明显提升,有效验证了该方法对复杂多相结构的强判别能力。

来源：2025年第5期

《金属热处理》期刊编辑部

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