基于SC-TransUnet语义分割模型的焦炭基质提取

张臻; 阚秀; 孙维周; 麻超

doi:10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0014

东华大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (01) : 147 -154. DOI: 10.19886/j.cnki.dhdz.2024.0014

基于SC-TransUnet语义分割模型的焦炭基质提取

张臻, 阚秀, 孙维周, 麻超

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摘要

焦炭基质的准确提取对于焦炭质量分析至关重要。针对焦炭基质结构复杂、边界不清晰以及显微图像含有白色光晕等问题，提出了一种基于SC-TransUnet语义分割模型的焦炭基质提取方法，模型通过CNN-Transformer混合结构进行高级语义信息提取，增强对焦炭基质不规则结构的表征能力，通过多种注意力机制融合增强对焦炭复杂纹理特征的感知能力。与目前主流的分割模型相比，所设计的模型在焦炭基质提取中取得了更好的分割效果。试验证明该模型的A_cc、M_iu和F_1s分别达94.75%、89.96%和95.23%,可为焦炭基质自动提取提供一种可靠且高效的解决方案。