基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法

本发明请求保护一种基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用相机连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程。构造材料形变图像序列作为数据集，数据集包括训练集和测试集。结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型。利用训练集数据训练材料位移场测量和裂纹区域分割的多任务卷积LSTM神经网络模型。输入相机采集到的时序图像数据，测量材料的实时位移场并分割材料出现裂纹的区域，最后得到非裂纹的有效区域的位移场。本发明能够更好的结合时空特征来对材料的形变位移场进行测量。

《基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法》是一发明专利，专利号为 202111355850X，当前法律状态为已下证，由重庆邮电大学提出申请，发明人为冯明驰;李成南;邓程木;刘景林;王鑫;孙博望;岑明，申请日期为2021-11-16，公开（公告）日期为2025-05-30，国际专利分类号（IPC）为 G06T 7/00 (2017.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：卷积LSTM、神经网络、位移场、位移测量、材料形变、有效区域、形变检测、力学测量、深度学习、全场测量、散斑图像、形变表征、材料力学、时序特征、图像采集、形变计算、应变分析、试件检测、光学测量、形变监测。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明请求保护一种基于卷积LSTM神经网络的面向材料有效区域位移场测量方法，包括以下步骤：在材料表面喷涂随机喷涂散斑，使用相机连续采集图像以记录材料在外力作用下发生形变的过程。构造材料形变图像序列作为数据集，数据集包括训练集和测试集。结合卷积、反卷积、多任务和卷积LSTM神经网络，建立一个通过输入材料形变的图像序列来实时测量材料位移场并分割裂纹区域的神经网络模型。利用训练集数据训练材料位移场测量和裂纹区域分割的多任务卷积LSTM神经网络模型。输入相机采集到的时序图像数据，测量材料的实时位移场并分割材料出现裂纹的区域，最后得到非裂纹的有效区域的位移场。本发明能够更好的结合时空特征来对材料的形变位移场进行测量。

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