論文の概要: Grain and Grain Boundary Segmentation using Machine Learning with Real
and Generated Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05911v1
- Date: Wed, 12 Jul 2023 04:38:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 14:19:06.940301
- Title: Grain and Grain Boundary Segmentation using Machine Learning with Real
and Generated Datasets
- Title（参考訳）: 実データと生成データを用いた機械学習による粒界・粒界セグメンテーション
- Authors: Peter Warren, Nandhini Raju, Abhilash Prasad, Shajahan Hossain, Ramesh
Subramanian, Jayanta Kapat, Navin Manjooran, Ranajay Ghosh
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた粒界セグメンテーション
ランダムな合成ノイズと模擬欠陥を併用したボロノイ焼成パターンを開発し, 新規な造粒法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We report significantly improved accuracy of grain boundary segmentation
using Convolutional Neural Networks (CNN) trained on a combination of real and
generated data. Manual segmentation is accurate but time-consuming, and
existing computational methods are faster but often inaccurate. To combat this
dilemma, machine learning models can be used to achieve the accuracy of manual
segmentation and have the efficiency of a computational method. An extensive
dataset of from 316L stainless steel samples is additively manufactured,
prepared, polished, etched, and then microstructure grain images were
systematically collected. Grain segmentation via existing computational methods
and manual (by-hand) were conducted, to create "real" training data. A Voronoi
tessellation pattern combined with random synthetic noise and simulated
defects, is developed to create a novel artificial grain image fabrication
method. This provided training data supplementation for data-intensive machine
learning methods. The accuracy of the grain measurements from microstructure
images segmented via computational methods and machine learning methods
proposed in this work are calculated and compared to provide much benchmarks in
grain segmentation. Over 400 images of the microstructure of stainless steel
samples were manually segmented for machine learning training applications.
This data and the artificial data is available on Kaggle.
- Abstract（参考訳）: 実データと生成データを組み合わせて学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて粒界セグメンテーションの精度を大幅に改善した。
手動のセグメンテーションは正確だが時間がかかり、既存の計算手法は高速だがしばしば不正確である。
このジレンマに対処するために、機械学習モデルを使用して手動セグメンテーションの精度を達成し、計算手法の効率を高めることができる。
316L鋼試料から得られた広範囲なデータセットを添加して調製し, 研磨し, エッチングした後, 組織的に微細構造粒子像を収集した。
既存の計算手法と手作業による粒分分割を行い,「実」なトレーニングデータを作成した。
ランダムな合成ノイズと模擬欠陥を併用したボロノイ焼成パターンを開発し, 新規な造粒法を開発した。
これにより、データ集約型機械学習メソッドのトレーニングデータ補完が提供される。
本研究で提案する機械学習手法と計算手法を用いて分割した微細構造画像からの粒度測定の精度を算出し,粒度セグメンテーションのベンチマーク結果と比較した。
400以上のステンレス試料の微細構造像を手作業で分割して機械学習トレーニングを行った。
このデータと人工データはKaggleで利用可能だ。
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