【技術實現步驟摘要】
本申請涉及圖像處理，尤其涉及材料粒度測量方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、材料粒度檢測是材料科學和工程領域中一個非常重要的分析技術，它涉及到對各種材料（如粉末、顆粒、纖維等）的尺寸分布進行測量。粒度檢測的結果對于理解材料的物理性質、化學反應性、流動特性以及最終的應用性能具有重要意義。
2、傳統的粒度測量方法如篩分法、激光散射法等存在操作復雜、耗時長、精度受限等問題。近年來，基于圖像識別的粒度測量方法因其快速、非接觸、信息豐富等優點受到關注。然而，高分辨率圖像的處理對硬件要求較高，且小顆粒的識別效果不佳。
技術實現思路
1、本申請的主要目的在于提供一種材料粒度測量方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決目前材料粒度測量對硬件要求較高且識別效果較差的技術問題。
2、第一方面，本申請提供了一種材料粒度測量方法，材料粒度測量方法包括：
3、獲取當前材料圖像；
4、對當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像；
5、對多個分塊材料圖像進行圖像識別，得到分塊材料圖像區域特征；
6、基于分塊材料圖像區域特征對多個分塊材料圖像進行顆粒融合處理，得到融合圖像；
7、根據融合圖像進行材料的粒度測量。
8、在本方案中，通過將圖像分割成多個子圖進行處理，再將各子圖的識別結果進行融合得到整個圖像的識別結果，從而根據融合后的圖像進行材料粒度測量，提高了測量精度和效率，適用于各種材料的粒度分析，有效降低了對
9、在一些實施例中，基于分塊材料圖像區域特征對多個分塊材料圖像進行顆粒融合處理，得到融合圖像包括：
10、基于分塊材料圖像區域特征對多個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到各個分塊材料圖像的邊界特征；
11、基于邊界特征進行邊界匹配，得到匹配結果；
12、在匹配結果為邊界特征匹配一致的情況下，基于邊界特征進行顆粒融合，得到融合圖像。
13、在本方案中，通過邊界檢測和匹配實現精準的顆粒融合，確保了分塊材料圖像在融合過程中不會丟失關鍵信息，并且能夠準確反映原始材料的真實結構，提高了粒度測量的準確性。
14、在一些實施例中，基于分塊材料圖像區域特征對多個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到各個分塊材料圖像的邊界特征包括：
15、基于分塊材料圖像區域特征得到各個分塊材料圖像的分割掩碼；
16、根據分割掩碼對各個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到邊界分割掩碼；
17、根據邊界分割掩碼得到各個分塊材料圖像的邊界特征。
18、在本方案中，利用分割掩碼進行邊界檢測，使得邊界特征的提取更加精確和自動化，減少了人工干預的需求，同時提高了圖像處理的速度和質量。
19、在一些實施例中，根據分割掩碼對各個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到邊界分割掩碼包括：
20、獲取各分塊材料圖像的子圖索引；
21、獲取分割掩碼在對應的分塊材料圖像中的索引號；
22、根據子圖索引和索引號得到各個分塊材料圖像中的分割掩碼索引；
23、根據分割掩碼索引確定邊界分割掩碼。
24、在本方案中，基于子圖索引和分割掩碼索引確定邊界分割掩碼的過程，增強了邊界檢測的靈活性和適應性，可以更好地適應不同類型的材料圖像。
25、在一些實施例中，基于邊界特征進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
26、基于邊界特征確定邊界分割掩碼；
27、獲取邊界分割掩碼的邊界分割掩碼索引；
28、通過邊界分割掩碼索引進行邊界匹配，得到匹配結果。
29、在本方案中，提出了基于邊界分割掩碼索引進行匹配的方法，簡化了匹配邏輯，提高了邊界匹配的成功率和速度，從而加快了整個顆粒融合處理的速度。
30、在一些實施例中，通過邊界分割掩碼索引進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
31、通過邊界分割掩碼索引匹配各邊界分割掩碼的目標分割掩碼；
32、在匹配到目標分割掩碼時，確定匹配結果為邊界特征匹配一致；
33、在未匹配到目標分割掩碼時，確定匹配結果為邊界特征匹配不一致。
34、在本方案中，具體說明了如何通過邊界分割掩碼索引匹配目標分割掩碼，進一步明確了邊界匹配的操作細節，保證了匹配結果的可靠性和準確性。
35、在一些實施例中，在匹配結果為邊界特征匹配一致的情況下，基于邊界特征進行顆粒融合，得到融合圖像包括：
36、在匹配結果為邊界特征匹配一致的情況下，基于邊界特征得到目標分割掩碼；
37、獲取目標分割掩碼索引；
38、將目標分割掩碼索引進行配對，得到目標索引對，并將目標索引對進行匯總，得到目標索引對列表；
39、對目標索引對列表進行融合，得到融合索引對列表；
40、獲取未匹配一致的分割掩碼索引；
41、根據未匹配一致的分割掩碼索引和融合索引對列表得到融合圖像。
42、在本方案中，針對匹配一致的邊界特征進行顆粒融合，包括生成目標索引對列表和融合索引對，確保了融合過程的透明性和可控性，提升了最終融合圖像的質量。
43、在一些實施例中，對當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像包括：
44、獲取材料屬性；
45、根據材料屬性對當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像。
46、在本方案中，根據材料屬性進行圖像分割，使分割過程更具有針對性和科學性，能夠更準確地反映出材料的實際結構，為后續的圖像識別和粒度測量提供了更好的基礎。
47、在一些實施例中，根據材料屬性對當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像包括：
48、根據材料屬性得到顆粒尺寸和顆粒分布密度；
49、通過顆粒尺寸和顆粒分布密度對當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像。
50、在本方案中，將顆粒尺寸和分布密度納入分割考量，使得分割策略更加貼近材料的真實情況，提高了圖像分割的效果，進而改善了粒度測量的精度。
51、在一些實施例中，對多個分塊材料圖像進行圖像識別，得到分塊材料圖像區域特征包括：
52、將多個分塊材料圖像輸入目標圖像識別模型，通過目標圖像識別模型中的主干網絡進行圖像特征提取，得到第一特征圖；
53、通過目標圖像識別模型中的區域生成網絡對第一特征圖進行處理，生成候選區域；
54、通過目標圖像識別模型中的感興趣提取網絡對候選區域進行特征提取，得到候選特征；
55、通過目標圖像識別模型中的頭部網絡對候選特征進行對象檢測和實例分割，得到各個分塊材料圖像的類別、邊界框和分割掩碼；
56、通過類別、邊界框以及分割掩碼得到分塊材料圖像區域特征。
57、在本方案中，采用訓練好的目標圖像識別模型對分塊本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種材料粒度測量方法，其特征在于，所述材料粒度測量方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分塊材料圖像區域特征對多個所述分塊材料圖像進行顆粒融合處理，得到融合圖像包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述分塊材料圖像區域特征對多個所述分塊材料圖像進行邊界檢測，得到各個分塊材料圖像的邊界特征包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述分割掩碼對各個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到邊界分割掩碼包括：
5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述邊界特征進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述通過所述邊界分割掩碼索引進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
7.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述匹配結果為邊界特征匹配一致的情況下，基于所述邊界特征進行顆粒融合，得到融合圖像包括：
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像包括：
9
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述分塊材料圖像進行圖像識別，得到分塊材料圖像區域特征包括：
11.如權利要求10所述的方法，其特征在于，所述通過所述類別、所述邊界框以及所述分割掩碼得到分塊材料圖像區域特征包括：
12.如權利要求10所述的方法，其特征在于，所述目標圖像識別模型通過如下方式訓練，包括：
13.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
14.如權利要求13所述的方法，其特征在于，所述對多個所述放大分塊材料圖像進行圖像識別，得到分塊材料圖像區域特征包括：
15.如權利要求14所述的方法，其特征在于，所述將多個所述分塊材料圖像輸入圖像放大模型中的目標生成器，通過所述目標生成器對多個所述分塊圖像進行圖像放大，得到目標分辨率分塊圖像包括：
16.如權利要求14所述的方法，其特征在于，所述將所述目標分辨率分塊圖像輸入圖像放大模型中的目標判別器，通過所述目標判別器對所述目標分辨率分塊圖像進行判別，得到概率值包括：
17.如權利要求14所述的方法，其特征在于，所述圖像放大模型通過如下方式訓練，包括：
18.如權利要求1至17中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述融合圖像進行材料的粒度測量包括：
19.一種材料粒度測量裝置，其特征在于，所述裝置包括：
20.一種材料粒度測量設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如權利要求1至18中任一項所述的材料粒度測量方法的步驟。
21.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質為計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至18中任一項所述的材料粒度測量方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種材料粒度測量方法，其特征在于，所述材料粒度測量方法包括：
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分塊材料圖像區域特征對多個所述分塊材料圖像進行顆粒融合處理，得到融合圖像包括：
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述分塊材料圖像區域特征對多個所述分塊材料圖像進行邊界檢測，得到各個分塊材料圖像的邊界特征包括：
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據所述分割掩碼對各個分塊材料圖像進行邊界檢測，得到邊界分割掩碼包括：
5.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述邊界特征進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述通過所述邊界分割掩碼索引進行邊界匹配，得到匹配結果包括：
7.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述匹配結果為邊界特征匹配一致的情況下，基于所述邊界特征進行顆粒融合，得到融合圖像包括：
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像包括：
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于，所述根據所述材料屬性對所述當前材料圖像進行圖像分割，得到多個分塊材料圖像包括：
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對多個所述分塊材料圖像進行圖像識別，得到分塊材料圖像區域特征包括：
11.如權利要求10所述的方法，其特征在于，所述通過所述類別、所述邊界框以及所述分割掩碼得到分塊材料圖像區域特征包括：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：田達，左甜甜，李博涵，劉楚君，潘天宇，杜婉瑩，張子格，薛慶瑞，
申請(專利權)人：寧德時代新能源科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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