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針對傳 統邊緣檢測方法無法對材料微觀圖像中不同區域間存在的“虛擬邊界”（VB）進行準確檢測的問題，提出一種基于卷積神經網絡（CNN）的虛擬邊界檢測模型，稱之為“虛擬邊界網絡”（VBN）。該模型對VGGNet深度學習模型進行了簡化，并在模型訓練過程中采用了dropout以及Adam算法等優化策略。VBN以圖像中每個像素為中心所取的圖像塊作為輸入，然后輸出該圖像塊所屬的類別并據此判斷中心像素是否屬于虛擬邊界。在對兩類材料圖像進行虛擬邊界檢測的實驗中，VBN的平均檢測精度到達92.5%，平均召回率達到89.5%，證明該模型能夠準確、有效地對圖像中的虛擬邊界進行檢測，是一-種替代低效率人工分析方法的有效手段。
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