論文の概要: Instance Segmentation of Dislocations in TEM Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03499v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 06:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:08:38.732606
• Title: Instance Segmentation of Dislocations in TEM Images
• Title（参考訳）: TEM画像における転位のインスタンスセグメンテーション
• Authors: Karina Ruzaeva, Kishan Govind, Marc Legros, Stefan Sandfeld
• Abstract要約: 材料科学において, 転位の位置と移動に関する知識は, 優れた特性を持つ新素材を作成する上で重要である。 本研究では,Mask R-CNNやYOLOv8など,最先端のインスタンスセグメンテーション手法を定量的に比較する。 インスタンスセグメンテーションの結果としての転位マスクは数学的直線に変換され、転位長と幾何の定量的解析が可能となる。
• 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: Quantitative Transmission Electron Microscopy (TEM) during in-situ straining experiment is able to reveal the motion of dislocations -- linear defects in the crystal lattice of metals. In the domain of materials science, the knowledge about the location and movement of dislocations is important for creating novel materials with superior properties. A long-standing problem, however, is to identify the position and extract the shape of dislocations, which would ultimately help to create a digital twin of such materials. In this work, we quantitatively compare state-of-the-art instance segmentation methods, including Mask R-CNN and YOLOv8. The dislocation masks as the results of the instance segmentation are converted to mathematical lines, enabling quantitative analysis of dislocation length and geometry -- important information for the domain scientist, which we then propose to include as a novel length-aware quality metric for estimating the network performance. Our segmentation pipeline shows a high accuracy suitable for all domain-specific, further post-processing. Additionally, our physics-based metric turns out to perform much more consistently than typically used pixel-wise metrics.
• Abstract（参考訳）: その場ひずみ実験中の透過電子顕微鏡(tem)は、金属結晶格子の線状欠陥である転位の動きを明らかにすることができる。 材料科学の分野では, 転位の位置と移動に関する知識が, 優れた特性を持つ新素材の創出に重要である。 しかし、長年の問題は転位の位置を特定して形状を抽出することであり、最終的にはそのような物質のデジタル双対を作るのに役立つ。 本研究では,Mask R-CNNやYOLOv8など,最先端のインスタンスセグメンテーション手法を定量的に比較する。 事例分割の結果としての転位マスクを数学的直線に変換することにより,転位長と幾何の定量的解析を可能にする。ドメイン科学者にとって重要な情報であり,ネットワーク性能を推定するための新しい品質指標として含めることを提案する。 セグメンテーションパイプラインは、すべてのドメイン固有の後処理に適した高い精度を示しています。 さらに、我々の物理学に基づく計量は、通常使われるピクセル単位のメトリクスよりもずっと一貫して機能することが判明した。

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