技术特征：
技术总结
本发明提出了一种改进的全卷积神经网络的陶瓷材质件序列图像分割方法，包括步骤：S10：对采集的原始图像进行手工标注，将目标和背景用不同的类别区分，得到训练标签，采用索引模式来表示训练样本的标签图；S20：构建改进的基于全卷积神经网络的网络模型，进行训练；S30：依据梯度下降算法计算损失函数和反向传播计算损失函数，对网络进行训练学习，学习速率在验证准确率停止增加时减小为原来的十分之一。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进结构，在保持CNN 良好的分类性能的基础上，更好的保持了像素矩阵之间的空间位置关系，更有利于全局的特征提取，能全面学习物体的视觉特征，抗干扰性好，可自动将目标物体从背景中分割开，实现智能分割。
技术研发人员：温佩芝;苗渊渊;邵其林;张文新;黄文明;邓珍荣
受保护的技术使用者：桂林电子科技大学
技术研发日：2017.03.09
技术公布日：2017.07.04