論文の概要: Macroscale fracture surface segmentation via semi-supervised learning considering the structural similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18337v1
• Date: Wed, 27 Mar 2024 08:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 17:57:01.702680
• Title: Macroscale fracture surface segmentation via semi-supervised learning considering the structural similarity
• Title（参考訳）: 構造的類似性を考慮した半教師あり学習によるマクロスケールき裂面セグメンテーション
• Authors: Johannes Rosenberger, Johannes Tlatlik, Sebastian Münstermann,
• Abstract要約: セグメンテーション能力に対する構造的類似性の影響を分析するために、3つのデータセットが作成された。 半教師あり学習のための弱強整合正則化を実装した。 提案手法はトレーニングに必要なラベル付き画像の数を6。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: To this date the safety assessment of materials, used for example in the nuclear power sector, commonly relies on a fracture mechanical analysis utilizing macroscopic concepts, where a global load quantity K or J is compared to the materials fracture toughness curve. Part of the experimental effort involved in these concepts is dedicated to the quantitative analysis of fracture surfaces. Within the scope of this study a methodology for the semi-supervised training of deep learning models for fracture surface segmentation on a macroscopic level was established. Therefore, three distinct and unique datasets were created to analyze the influence of structural similarity on the segmentation capability. The structural similarity differs due to the assessed materials and specimen, as well as imaging-induced variance due to fluctuations in image acquisition in different laboratories. The datasets correspond to typical isolated laboratory conditions, complex real-world circumstances, and a curated subset of the two. We implemented a weak-to-strong consistency regularization for semi-supervised learning. On the heterogeneous dataset we were able to train robust and well-generalizing models that learned feature representations from images across different domains without observing a significant drop in prediction quality. Furthermore, our approach reduced the number of labeled images required for training by a factor of 6. To demonstrate the success of our method and the benefit of our approach for the fracture mechanics assessment, we utilized the models for initial crack size measurements with the area average method. For the laboratory setting, the deep learning assisted measurements proved to have the same quality as manual measurements. For models trained on the heterogeneous dataset, very good measurement accuracies with mean deviations smaller than 1 % could be achieved...
• Abstract（参考訳）: 現在まで、原子力セクターなどで用いられる材料の安全性評価は、大域的負荷量KまたはJを材料破壊靭性曲線と比較するマクロ概念を用いた破壊力学的解析に一般的に依存している。 これらの概念に関する実験的な取り組みの一部は、破面の定量的解析に向けられている。 本研究の範囲内では, マクロレベルのき裂面セグメンテーションのための深層学習モデルの半教師付きトレーニング手法が確立された。 そのため, セグメンテーション能力に対する構造的類似性の影響を分析するために, 3つの異なる, ユニークなデータセットが作成された。 構造的類似性は、評価された材料と標本、および異なる研究室における画像取得の変動による画像誘起のばらつきによって異なる。 データセットは、典型的な孤立した実験室の条件、複雑な現実世界の状況、そしてこれら2つをキュレートしたサブセットに対応している。 半教師あり学習のための弱強整合正則化を実装した。 ヘテロジニアスデータセットでは、予測品質の大幅な低下を観測することなく、さまざまな領域にわたる画像から特徴表現を学習した堅牢で汎用的なモデルをトレーニングすることが可能でした。 さらに,本手法はトレーニングに必要なラベル付き画像の数を6。 本手法の成功と破壊力学評価へのアプローチの利点を実証するために,面積平均法による初期き裂径測定にモデルを応用した。 実験室では, 深層学習支援測定値が手動測定値と同等品質であることが判明した。 不均一データセットでトレーニングされたモデルでは、平均偏差が1%未満の非常に優れた測定精度が達成できた。

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