买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明为一种3D打印混凝土内部微观裂缝的量化方法及系统，所述量化方法在对微观裂缝图像进行相关标准测量之前，首先采用了一个去噪网络，增强注意力机制去噪网络IADNet，使用IADNet可以从不同视野对微观裂缝图像进行特征的提取，从多层次进行噪声的感知，并且进行去噪处理，大幅度提升图像质量，增强纹理细节，有利于进行分割网络的训练。将IADNet与语义分割算法联合使用，具有精细化识别图像信息的功能，可对微观裂缝识别进行量化，可以克服3D打印混凝土微观裂缝测量分析的不足，提高施工效率和质量。

主权项：1.一种3D打印混凝土内部微观裂缝的量化方法，其特征在于，所述量化方法包括以下内容：一、微观裂缝图像数据集准备使用BSE电镜获取3D打印混凝土打印区域的缺陷图像数据，构成微观裂缝图像数据集，微观裂缝图像数据集包括3D打印混凝土微观裂缝图像、非3D打印混凝土微观裂缝图像、无微观裂缝混凝土图像；二、增强注意力机制去噪网络IADNet处理构建增强注意力机制去噪网络IADNet，所述增强注意力机制去噪网络IADNet包括一个稀疏模块SB、一个特征增强模块FEB、一个注意力模块AB以及一个复原模块RB，所述稀疏模块SB包括五个卷积层和四个扩张卷积层，每层均包括有与卷积或扩张卷积堆叠的LeakyReLU函数，连接顺序是卷积层——扩张卷积层——两个卷积层——两个扩张卷积层——两个卷积层——扩张卷积层；所述特征增强模块FEB包括依次连接的卷积层、卷积操作、压缩拼接操作、卷积操作和双正切激活函数；稀疏模块SB的输出结果作为特征增强模块FEB的输入；所述注意力模块AB包括1×1卷积操作和向量点乘操作，1×1卷积操作的输入连接特征增强模块FEB的双正切激活函数处理后的输出，将1×1卷积操作获得的特征作为权重向量与特征增强模块FEB中的第一个卷积操作的输出进行向量点乘操作；向量点乘操作的输出连接复原模块RB，获得输出去噪图像；利用微观裂缝图像数据集训练增强注意力机制去噪网络IADNet，利用训练后的增强注意力机制去噪网络IADNet对图像进行去噪处理，构建裂缝分割数据集；三、构建MCR-Former网络实现微观裂缝图像的量化测量所述MCR-Former网络包括路径模块，输入图像经过路径模块提取特征F完成路径嵌入，之后特征F使用聚类模块进行聚类，获得原型特征G，构建一个包括初始学习PH和像素增强符PM两个异构算子的并行结构；初始学习PH以捕获G中的有利频率成分，得到初始表示G'；像素增强符PM是基于CNN的像素增强器，通过其将原型表示G'恢复，得到下一阶段的特征F'；聚类模块和并行结构共重复四组，依次连接；之后再通过卷积层进行再一次的滤波，使网络识别到的特征更加明显，再通过组归一化进行简化，再通过ReLU激活函数处理后，最后通过一个卷积层作为单尺度特征的分类层CLS输出分割图像；利用裂缝分割数据集训练MCR-Former网络；预先使用训练好的IADNet进行去噪处理，然后再输入到训练好的MCR-Former神经网络，得到微观裂缝分割结果，基于该微观裂缝分割结果进一步计算微观裂缝宽度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东交通大学 一种3D打印混凝土内部微观裂缝的量化方法及系统