基于Mask R-CNN的碳纤维复合材料的电性能研究

作     者：胡海燕 张娟娟 宋圭辰 李硕 刘昱萌 刘斌 HU Hai-yan;ZHANG Juan-juan;SONG Gui-chen;LI Shuo;LIU Yu-men;LIU Bin

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 

出 版 物：《合成纤维》 (Synthetic Fiber in China)

年 卷 期：2022年第51卷第11期

页      面：44-50页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61871260) 

主　　题：碳纤维复合材料 碳纤维分布 Mask R-CNN 

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SoftMask 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。