論文の概要: Deep Learning-Based Automated Image Segmentation for Concrete Petrographic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10434v3
• Date: Thu, 28 May 2020 20:16:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 23:11:35.355304
• Title: Deep Learning-Based Automated Image Segmentation for Concrete Petrographic Analysis
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくコンクリートペトログラフィー解析のための自動画像分割
• Authors: Yu Song, Zilong Huang, Chuanyue Shen, Humphrey Shi, and David A Lange
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたディープラーニングアルゴリズムは、イメージテストベンチマークで前例のないセグメンテーション性能を達成した。 本研究では,CNNをカラー処理を使わずにコンクリートセグメンテーションの実現可能性について検討した。 CNNは、模型訓練に関わらない人々を含む幅広いコンクリートを処理する強力な可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.686444391714634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The standard petrography test method for measuring air voids in concrete (ASTM C457) requires a meticulous and long examination of sample phase composition under a stereomicroscope. The high expertise and specialized equipment discourage this test for routine concrete quality control. Though the task can be alleviated with the aid of color-based image segmentation, additional surface color treatment is required. Recently, deep learning algorithms using convolutional neural networks (CNN) have achieved unprecedented segmentation performance on image testing benchmarks. In this study, we investigated the feasibility of using CNN to conduct concrete segmentation without the use of color treatment. The CNN demonstrated a strong potential to process a wide range of concretes, including those not involved in model training. The experimental results showed that CNN outperforms the color-based segmentation by a considerable margin, and has comparable accuracy to human experts. Furthermore, the segmentation time is reduced to mere seconds.
• Abstract（参考訳）: コンクリート中の空気空洞(ASTM C457)を測定する標準的なペトグラフィー試験法では, 立体顕微鏡下での試料相組成の精密かつ長期の検査が必要である。 高い専門性と専門的な装置は、日常的なコンクリート品質管理のためのこの試験を妨げている。 タスクはカラーベースイメージセグメンテーションによって軽減できるが、追加の表面色処理が必要である。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたディープラーニングアルゴリズムは,画像テストベンチマークにおいて前例のないセグメンテーション性能を実現している。 本研究では,CNNをカラー処理を使わずにコンクリートセグメンテーションの実現可能性について検討した。 CNNは、模型訓練に関わらない人々を含む幅広いコンクリートを処理する強力な可能性を示した。 実験の結果、cnnは色に基づくセグメンテーションをかなりのマージンで上回り、人間の専門家に匹敵する精度を示した。 さらに、セグメンテーション時間はほんの数秒に短縮される。

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