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基于改进Swin Transformer的HMX造型粉图像处理方法
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作者 邹藻 田昌 +3 位作者 苏明旭 尹华模 屈延阳 何冠松 《化工进展》 北大核心 2025年第4期1957-1967,共11页
针对原位、在线获取奥克托今(HMX)造型粉形貌信息的需求,设计了颗粒图像探针及采集系统,获取了造型粉悬浮颗粒图像。以掩模区域卷积神经网络(Mask RCNN)为框架,提出了一种基于改进Swin Transformer的图像处理方法,通过并联通道注意力模... 针对原位、在线获取奥克托今(HMX)造型粉形貌信息的需求,设计了颗粒图像探针及采集系统,获取了造型粉悬浮颗粒图像。以掩模区域卷积神经网络(Mask RCNN)为框架,提出了一种基于改进Swin Transformer的图像处理方法,通过并联通道注意力模块和窗口自注意力机制提出CA-Swin Transformer结构以合理分配图像通道的关注度,并进一步结合特征增强模块建立了一种颗粒识别网络(particle recognition network,PRNet),有效提高了颗粒识别精度。以标注的HMX造型粉图像数据集对PRNet进行训练与测试。结果表明,PRNet的AP、AP_(50)和AP_(75)分别达到了62.3%、84.4%和72.5%;识别特征粒径D_(10)、D_(50)、D_(90)和D_(max)与人工标注值的相对误差分别为-4.788%、-0.770%、-0.272%和0.313%,均优于基准网络Mask RCNN及其以Swin Transformer为主干网络的变体。此外,对重叠颗粒的遮挡部分进行复原,重叠颗粒圆形度、Feret直径和长宽比与人工标注绝对相对误差分别小于8%、4%和5%。 展开更多
关键词 两相流 颗粒 奥克托今造型粉 原位测量 深度学习
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