論文の概要: Machine Learning-based Automatic Graphene Detection with Color
Correction for Optical Microscope Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13495v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 21:27:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-27 02:15:25.659545
- Title: Machine Learning-based Automatic Graphene Detection with Color
Correction for Optical Microscope Images
- Title（参考訳）: 色補正による機械学習による光学顕微鏡画像の自動グラフェン検出
- Authors: Hui-Ying Siao, Siyu Qi, Zhi Ding, Chia-Yu Lin, Yu-Chiang Hsieh, and
Tse-Ming Chen
- Abstract要約: カラー補正を用いた機械学習に基づく自動グラフェン検出法(MLA-GDCC)の提案
MLA-GDCCは、画像の色不均衡を補正するホワイトバランス(WB)、修正されたU-Netおよびグラフェンフレークをセグメント化するサポートベクターマシン(SVM)を含む。
MLA-GDCCは単層グラフェンの87.09%、二層グラフェンの90.41%、単層グラフェンの99.27%、複層グラフェンの98.92%の画素レベルの精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.719487809442516
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Graphene serves critical application and research purposes in various fields.
However, fabricating high-quality and large quantities of graphene is
time-consuming and it requires heavy human resource labor costs. In this paper,
we propose a Machine Learning-based Automatic Graphene Detection Method with
Color Correction (MLA-GDCC), a reliable and autonomous graphene detection from
microscopic images. The MLA-GDCC includes a white balance (WB) to correct the
color imbalance on the images, a modified U-Net and a support vector machine
(SVM) to segment the graphene flakes. Considering the color shifts of the
images caused by different cameras, we apply WB correction to correct the
imbalance of the color pixels. A modified U-Net model, a convolutional neural
network (CNN) architecture for fast and precise image segmentation, is
introduced to segment the graphene flakes from the background. In order to
improve the pixel-level accuracy, we implement a SVM after the modified U-Net
model to separate the monolayer and bilayer graphene flakes. The MLA-GDCC
achieves flake-level detection rates of 87.09% for monolayer and 90.41% for
bilayer graphene, and the pixel-level accuracy of 99.27% for monolayer and
98.92% for bilayer graphene. MLA-GDCC not only achieves high detection rates of
the graphene flakes but also speeds up the latency for the graphene detection
process from hours to seconds.
- Abstract（参考訳）: グラフェンは様々な分野で重要な応用と研究の目的を担っている。
しかし、高品質で大量のグラフェンを製造するのに時間がかかり、人的資源の負担がかかる。
本稿では,カラー補正(MLA-GDCC)を用いた機械学習による自動グラフェン検出手法を提案する。
MLA−GDCCは、画像上の色不均衡を補正するホワイトバランス(WB)と、グラフェンフレークを分割する修正されたU-Netとサポートベクターマシン(SVM)とを含む。
異なるカメラによる画像の色変化を考慮すると、色画素の不均衡を補正するためにWB補正を適用する。
高速かつ高精度な画像セグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャである修正U-Netモデルを導入し、グラフェンフレークを背景からセグメント化する。
画素レベルの精度を向上させるため,修正されたU-Netモデルの後,SVMを実装し,単層および二層グラフェンフレークを分離する。
MLA-GDCCは単層グラフェンの87.09%、二層グラフェンの90.41%、単層グラフェンの99.27%、複層グラフェンの98.92%の画素レベルの精度を達成している。
MLA-GDCCはグラフェンフレークの高検出率を達成するだけでなく、グラフェン検出プロセスの遅延を数時間から数秒に短縮する。
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