論文の概要: Overview: Computer vision and machine learning for microstructural
characterization and analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.14260v1
- Date: Thu, 28 May 2020 19:51:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-27 05:44:54.336601
- Title: Overview: Computer vision and machine learning for microstructural
characterization and analysis
- Title（参考訳）: 概要: コンピュータビジョンと機械学習による微細構造のキャラクタリゼーションと解析
- Authors: Elizabeth A. Holm, Ryan Cohn, Nan Gao, Andrew R. Kitahara, Thomas P.
Matson, Bo Lei, Srujana Rao Yarasi
- Abstract要約: コンピュータビジョン(CV)と機械学習(ML)は、微細構造画像から情報を抽出するための新しいアプローチを提供する。
微細構造解析のためのCV/MLシステムは、画像解析タスクの分類にまたがる。
これらのツールは、新しいリッチなビジュアルメトリクスの開発を含む、ミクロ構造解析への新しいアプローチを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4194966466632493
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The characterization and analysis of microstructure is the foundation of
microstructural science, connecting the materials structure to its composition,
process history, and properties. Microstructural quantification traditionally
involves a human deciding a priori what to measure and then devising a
purpose-built method for doing so. However, recent advances in data science,
including computer vision (CV) and machine learning (ML) offer new approaches
to extracting information from microstructural images. This overview surveys CV
approaches to numerically encode the visual information contained in a
microstructural image, which then provides input to supervised or unsupervised
ML algorithms that find associations and trends in the high-dimensional image
representation. CV/ML systems for microstructural characterization and analysis
span the taxonomy of image analysis tasks, including image classification,
semantic segmentation, object detection, and instance segmentation. These tools
enable new approaches to microstructural analysis, including the development of
new, rich visual metrics and the discovery of
processing-microstructure-property relationships.
- Abstract（参考訳）: 微細構造のキャラクタリゼーションと解析は、構造科学の基礎であり、材料構造とその組成、過程履歴、性質を結びつけている。
伝統的に、構造的定量化には、人間が何を計測するかを事前に決め、それを目的に構築した方法を考案することが含まれる。
しかし、コンピュータビジョン(cv)や機械学習(ml)を含むデータサイエンスの最近の進歩は、マイクロ構造画像から情報を抽出する新しいアプローチを提供する。
この概要は、CV手法を用いて、微細構造画像に含まれる視覚情報を数値的に符号化し、高次元画像表現における関連や傾向を見つける教師付きまたは教師なしMLアルゴリズムへの入力を提供する。
画像分類,セマンティックセグメンテーション,オブジェクト検出,インスタンスセグメンテーションなど,画像解析タスクの分類と解析のためのCV/MLシステム。
これらのツールは、新しいリッチビジュアルメトリクスの開発や、プロセス-ミクロ構造-プロパティ関係の発見など、ミクロ構造解析への新たなアプローチを可能にする。
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