一种热轧普板微观组织定量预测模型的建立方法及系统

本发明公开了一种热轧普板微观组织定量预测模型的建立方法、系统及电子设备，属于材料科学与人工智能交叉技术领域。该方法包括：获取并预处理热轧普板的微观组织图像，进行数据增强；构建一种基于U‑Net架构并融合高效通道注意力机制的深度学习模型（ECA‑U‑Net）；引入分割任意模型（SAM）对原始图像进行初步分割，生成高质量的补充训练数据；联合训练所述ECA‑U‑Net与补充数据，最终得到能够快速、准确量化微观组织信息的预测模型。本发明解决了传统金相分析定量化难、效率低以及EBSD等方法成本高、耗时长的技术问题，能够大幅度提升微观组织定量分析的速度和精度，为热轧板材力学性能的精准预测提供有力支撑。