从显微组织预测搅拌摩擦焊接铜接头焊接效率的计算机视觉算法
计算机视觉与模式识别
2022-03-18 v1
摘要
搅拌摩擦焊接是一种稳健的连接工艺，该领域正开发众多基于 AI 的算法以提升力学与微观组织性能。卷积神经网络（CNNs）是使用图像数据作为输入的人工神经网络。与人工神经网络相同，它们由学习中确定的权重、神经元（激活函数）和目标（损失函数）组成。CNN 应用于多种任务，包括图像识别、语义分割、图像识别与定位。当前工作利用 3000 张微观组织图片的训练及 300 张微观组织照片的新测试，研究使用微观组织图像对搅拌摩擦焊接接头效率的预测。
引用
@article{arxiv.2203.09479,
title = {Computer Vision Algorithm for Predicting the Welding Efficiency of Friction Stir Welded Copper Joints from its Microstructures},
author = {Akshansh Mishra and Asmita Suman and Devarrishi Dixit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09479},
year = {2022}
}