316L 不锈钢氢脆检测的防泄漏机器学习
原文标题：Leakage-Safe Machine Learning for Hydrogen Embrittlement Detection in 316L Stainless Steel: A Region-Held-Out Evaluation of Texture and Deep Features in SEM Micrographs
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研究提出基于留一区域交叉验证的防泄漏协议，对 316L 不锈钢 SEM 显微图像进行氢脆分类。结果显示最简单的 LBP+SVM 纹理方法表现最佳，平衡准确率 0.79，优于所有深度学习与组合特征模型。组级置换检验 p=0.008，表明结果非偶然。
- 问题
- 316L 不锈钢氢脆 SEM 图像分类中，按图像划分数据集导致信息泄漏、指标虚高。
- 方法
- 提出按空间区域留一交叉验证（LORO）的防泄漏协议，对比 LBP、GLCM、自监督卷积嵌入与 CNN 六种组合。
- 结果
- 最简单的 LBP+SVM 平衡准确率 0.79 最佳，组级置换检验 p=0.008。
- 影响
- 提醒材料+ML 研究者警惕数据泄漏，简单纹理特征可能胜过深度学习。
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