典型文献
基于Mask R-CNN的碳纤维复合材料的电性能研究
文献摘要：
扫描电子显微镜(SEM)可以有效地观测到碳纤维复合材料(CFRP)中碳纤维(CF)的形态和分布,但是对CF进行定性观察对改善CFPR电性能的贡献是有限的.在Mask R-CNN的基础上提出了 Soft-Mask R-CNN来实现CF的SEM图像自动分割,进行CF分布的评估,研究CF分布对CFRP电性能的影响.试验结果表明:Soft-Mask R-CNN在SEM图像上的平均准确率和交并比分别为86.9％、90.7％;Soft-Mask R-CNN在不同的SEM放大条件下具有稳定的分割结果;Soft-Mask R-CNN对CF的SEM图像进行实时分割满足了对连续SEM图像观测的需求,表明CF分布可以改善CFRP的电性能.
文献关键词：
碳纤维复合材料;碳纤维分布;Mask R-CNN
中图分类号：
作者姓名：
胡海燕;张娟娟;宋圭辰;李硕;刘昱萌;刘斌
作者机构：
国网陕西省电力有限公司榆林供电公司,陕西榆林719000;陕西科技大学电子信息与人工智能学院,陕西西安710021;宁波大学材料科学与化学工程学院,浙江宁波315211
文献出处：
引用格式：
[1]胡海燕;张娟娟;宋圭辰;李硕;刘昱萌;刘斌-.基于Mask R-CNN的碳纤维复合材料的电性能研究)[J].合成纤维,2022(11):44-50
A类：
碳纤维分布
B类：
Mask,碳纤维复合材料,电性能,CFRP,中碳,定性观察,CFPR,Soft,图像自动分割,平均准确率,交并比
AB值：
0.170496
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