基于DeeplabV3+改进的煤岩显微组分组自动化测试模型

摘要： 煤岩显微组分组的识别对分析煤炭化学性质起到关键作用。人工识别方法费时费力，且专业性要求较高。现有的计算机辅助识别有效方法多以深度学习语义分割模型为手段，但因煤岩显微图像组成复杂，且存在过渡组分，因此无法准确识别煤岩显微组分组。针对此问题，提出改进的DeeplabV3+语义分割模型，在改进模型中引入Swin Transformer骨干网络和SkNet网络。首先，针对煤岩显微图像各...