1.一種鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s1包括以下分步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s2中，對碳化物帶狀分割數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法具體為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s2中，基于優(yōu)化的deeplabv3+深度學(xué)習(xí)算法的碳化物帶狀分割模型包括相互連接的編碼器和解碼器；
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s2中，得到訓(xùn)練好的帶狀碳化物輪廓提取模型的方法具體為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s4中，帶狀碳化物特征量化數(shù)值包括帶狀碳化物最大帶寬、帶狀碳化物條帶數(shù)、帶狀碳化物條帶總長、最大顆粒尺寸、平均顆粒距離和顆粒數(shù)量與顆粒距離之和；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，通過最小外接圓法量化碳化物顆粒直徑、數(shù)量和距離，其中，最大顆粒尺寸、平均顆粒距離和顆粒數(shù)量與顆粒距離之和從500倍放大倍數(shù)高碳鋼碳化物金相圖的帶狀碳化物的輪廓中提取。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，通過最小外接圓法量化碳化物顆粒直徑、數(shù)量和距離之前，根據(jù)帶狀碳化物的輪廓通過最小外接矩形框出每個(gè)顆粒，若框出顆粒的矩形長寬比大于預(yù)設(shè)的長寬比閾值，則將該顆粒去除。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鋼中帶狀碳化物的智能分析方法，其特征在于，所述s6中，帶狀碳化物評級模型包括random?forest、catboost、decision?tree和gradient?boostingdecision?tree分類器。