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作者：张臻;阚秀;孙维周;麻超;
单位：上海工程技术大学电子电气工程学院;安徽工业大学冶金工程学院;
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。
关键词：焦炭基质提取;语义分割;SC-TransUnet;焦炭显微图像;CNN-Transformer;注意力机制
基金资助：福建省高校工程研究中心开放基金(MKF202202)
