論文の概要: Optimization of Precipitate Segmentation Through Linear Genetic Programming of Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07310v1
• Date: Sat, 07 Feb 2026 01:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:24.567779
• Title: Optimization of Precipitate Segmentation Through Linear Genetic Programming of Image Processing
• Title（参考訳）: 画像処理の線形遺伝的プログラミングによる沈降セグメンテーションの最適化
• Authors: Kyle Williams, Andrew Seltzman,
• Abstract要約: ナイオビウム系銅合金の最近の分析は、マイクログラフに存在する様々なコントラスト、ノイズ、画像アーティファクトによる手アノテーションに依存している。 本稿では, FIB断面マイクログラフにおける沈殿物検出のためのフィルタリングとセグメンテーションを行い, 各種アーティファクトを考慮に入れた線形遺伝的プログラミング(LGP)を用いて最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.051564841003740584
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current analysis of additive manufactured niobium-based copper alloys relies on hand annotation due to varying contrast, noise, and image artifacts present in micrographs, slowing iteration speed in alloy development. We present a filtering and segmentation algorithm for detecting precipitates in FIB cross-section micrographs, optimized using linear genetic programming (LGP), which accounts for the various artifacts. To this end, the optimization environment uses a domain-specific language for image processing to iterate on solutions. Programs in this language are a list of image-filtering blocks with tunable parameters that sequentially process an input image, allowing for reliable generation and mutation by a genetic algorithm. Our environment produces optimized human-interpretable MATLAB code representing an image filtering pipeline. Under ideal conditions--a population size of 60 and a maximum program length of 5 blocks--our system was able to find a near-human accuracy solution with an average evaluation error of 1.8% when comparing segmentations pixel-by-pixel to a human baseline using an XOR error evaluation. Our automation work enabled faster iteration cycles and furthered exploration of the material composition and processing space: our optimized pipeline algorithm processes a 3.6 megapixel image in about 2 seconds on average. This ultimately enables convergence on strong, low-activation, precipitation hardened copper alloys for additive manufactured fusion reactor parts.
• Abstract（参考訳）: ナイオビウム系銅合金の最近の分析は, マイクログラフ中のコントラスト, ノイズ, イメージアーティファクトの違いによる手書きアノテーションに依存し, 合金開発における繰り返し速度の低下を図っている。 本稿では,FIB断面マイクログラフにおける沈殿物検出のためのフィルタリングとセグメンテーションアルゴリズムを提案する。 この目的のために、最適化環境は、画像処理にドメイン固有の言語を使用してソリューションを反復する。 この言語のプログラムは、入力画像を逐次処理する可変パラメータを持つ画像フィルタリングブロックのリストであり、遺伝的アルゴリズムによる信頼できる生成と突然変異を可能にする。 我々の環境は、画像フィルタリングパイプラインを表す人間の解釈可能なMATLABコードを生成する。 XORの誤差評価により,60の個体数と5ブロックの最大プログラム長という理想的な条件下では,分割画素を人間のベースラインと比較した場合,平均1.8%の精度でほぼ人間に近い精度の解を求めることができた。 最適化されたパイプラインアルゴリズムは平均2秒で3.6メガピクセルの画像を処理します。 これは最終的に、添加された核融合炉部品のための強度で低活性で析出硬化した銅合金への収束を可能にする。

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