基于SAM的方法用于在混凝土聚合物中自动化布料异性质量定量
Zongxian Liu1,2, Chen Chen1, Huibao Huang1
1State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering, College of Water Resources & Hydro-Power, Sichuan University, Chengdu 610065, China.
本研究介绍了使用分段任何模型 (SAM) 和用于混凝土织物异构的新型量化技术的自动化聚合细分. 该方法准确地评估了异构性大小和方向,这对于具体的性能预测至关重要.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 准确地描述混凝土聚合物织物的异构性对于预测机械行为和耐用性至关重要.
- 传统的细分方法与噪音和有限的注释数据作斗争,阻碍了异型性评估.
- 现有的技术缺乏可靠的混凝土微结构分析的强度和自动化.
研究的目的:
- 开发一种自动化方法来使用分段任何模型 (SAM) 分段混凝土聚合物.
- 提出一种新的技术来量化混凝土织物的异性质大小和方向.
- 在定制的混凝土聚合数据集上验证拟议方法的准确性和稳定性.
主要方法:
- 图像预处理使用对比度有限的自适应直方体平衡 (CLAHE) 来提高总体可见性.
- 通过Segment Anything Model (SAM) 实现自动化聚合细分,并优化了网点参数 (32).
- 织物异性质量定量集成计算几何学和二阶里埃数列分析.
主要成果:
- 在聚合细分方面,SAM获得了高F1得分0.842和0.739的IOU.
- 拟议的方法显示了较低的平均绝对误差:定向为4.15°,异态度大小为0.025.
- 通过将网点参数设置为32来确认最佳的SAM性能.
结论:
- 开发的方法提供了一个强大的,准确的,自动化解决方案,用于量化混凝土聚合物织物异质性.
- 这种方法增强了微结构分析,有助于预测混凝土的性能和耐用性.
- 集成SAM和计算几何学为材料科学和土木工程应用提供了一个强大的工具.
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