論文の概要: Plot2Spectra: an Automatic Spectra Extraction Tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02827v1
- Date: Tue, 6 Jul 2021 18:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-09 05:07:46.579100
- Title: Plot2Spectra: an Automatic Spectra Extraction Tool
- Title（参考訳）: Plot2Spectra:自動スペクトル抽出ツール
- Authors: Weixin Jiang, Eric Schwenker, Trevor Spreadbury, Kai Li, Maria K.Y.
Chan, Oliver Cossairt
- Abstract要約: 本稿では,プロットデジタイザであるPlot2Spectraを開発し,自動で分光グラフ画像からデータポイントを抽出する。
第1軸アライメント段階では、プロット領域を検出し、検出された境界ボックスを洗練するためにアンカーフリー検出器を採用する。
第2のプロットデータ抽出段階では、まずセマンティックセグメンテーションを用いて、プロット線に属する画素を背景から分離する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.64947007982639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Different types of spectroscopies, such as X-ray absorption near edge
structure (XANES) and Raman spectroscopy, play a very important role in
analyzing the characteristics of different materials. In scientific literature,
XANES/Raman data are usually plotted in line graphs which is a visually
appropriate way to represent the information when the end-user is a human
reader. However, such graphs are not conducive to direct programmatic analysis
due to the lack of automatic tools. In this paper, we develop a plot digitizer,
named Plot2Spectra, to extract data points from spectroscopy graph images in an
automatic fashion, which makes it possible for large scale data acquisition and
analysis. Specifically, the plot digitizer is a two-stage framework. In the
first axis alignment stage, we adopt an anchor-free detector to detect the plot
region and then refine the detected bounding boxes with an edge-based
constraint to locate the position of two axes. We also apply scene text
detector to extract and interpret all tick information below the x-axis. In the
second plot data extraction stage, we first employ semantic segmentation to
separate pixels belonging to plot lines from the background, and from there,
incorporate optical flow constraints to the plot line pixels to assign them to
the appropriate line (data instance) they encode. Extensive experiments are
conducted to validate the effectiveness of the proposed plot digitizer, which
shows that such a tool could help accelerate the discovery and machine learning
of materials properties.
- Abstract（参考訳）: XANES (X-ray absorption near edge structure) やラマン分光法 (Raman spectroscopy) のような様々な種類の分光学は、異なる物質の特性を分析する上で非常に重要な役割を果たす。
科学文献では、xanes/ramanデータは、通常は線グラフにプロットされるが、これは、エンドユーザーが人間の読み手であるときに情報を視覚的に適切な方法で表現する。
しかし、そのようなグラフは自動ツールの欠如のため、直接プログラム解析には向いていない。
本稿では,Plot2Spectraというプロットデジタイザを開発し,分光グラフ画像からデータポイントを自動抽出し,大規模データ取得と解析を可能にする。
具体的には、プロットデジタイザは2段階のフレームワークである。
第1軸アライメント段階では、プロット領域を検出するためにアンカーフリー検出器を採用し、検出された境界ボックスをエッジベースの制約で洗練し、2つの軸の位置を特定する。
また,シーンテキスト検出器を用いて,x軸下の全てのダニ情報を抽出・解釈する。
第2プロットデータ抽出段階では、まず、背景からプロット線に属する画素を分離するためにセマンティックセグメンテーションを使用し、そこからプロット線に光フロー制約を加えて、それらを符号化した適切な線(データ例)に割り当てる。
提案するプロットデジタイザの有効性を検証するために広範な実験が行われ、そのようなツールが材料特性の発見と機械学習の促進に役立つことを示した。
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