Phân Tích Kim Loại Định Lượng Năng Suất Cao Đối Với Các Cấu Trúc Vi Khó Khăn Sử Dụng Học Sâu: Nghiên Cứu Ví Dụ Trong Thép Carbon Siêu Cao
Tóm tắt
Chúng tôi áp dụng một mô hình phân đoạn mạng nơ-ron tích chập sâu để kích hoạt các ứng dụng phân đoạn vi cấu trúc tự động mới cho các kết cấu vi thường được đánh giá thủ công và chủ quan. Chúng tôi khám phá hai nhiệm vụ phân đoạn vi cấu trúc trong một bộ dữ liệu vi cấu trúc thép carbon siêu cao có sẵn công khai: phân đoạn các hạt cementite trong ma trận spheroidized, và phân đoạn các trường nhìn lớn hơn với các ranh giới hạt carbide, ma trận hạt đã spheroid hóa, vùng ranh giới hạt không có hạt, và cementite Widmanstätten. Chúng tôi cũng chứng minh cách kết hợp các mô hình phân đoạn vi cấu trúc dựa trên dữ liệu này để thu được các phân bố kích thước hạt cementite và chiều rộng vùng bị xóa thực nghiệm từ các hình ảnh vi phức tạp chứa nhiều vi yếu tố. Bộ dữ liệu đã được chú thích đầy đủ có sẵn tại materialsdata.nist.gov.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Jégou S , Drozdzal M , Vazquez D , Romero A & Bengio Y (2016). The one hundred layers tiramisu: Fully convolutional densenets for semantic segmentation, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1611.09326v2.
Bansal A , Chen X , Russell B , Gupta A & Ramanan D (2017). PixelNet: Representation of the pixels, by the pixels, and for the pixels, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1702.06506v1.
Goodfellow, 2016, Deep Learning
Chollet F (2015). Keras. Available at https://github.com/fchollet/keras.
Zener, 1948, Quoted by CS Smith, Trans AIME, 175, 15
Nair V & Hinton GE (2010). Rectified linear units improve restricted Boltzmann machines. Proceedings of the 27th International Conference on International Conference on Machine Learning, ICML'10, 807–814, Omnipress. Available at http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3104322.3104425.
Loshchilov I & Hutter F (2017). Fixing weight decay regularization in adam, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1711.05101v2.
Hariharan B , Arbelaez P , Girshick R & Malik J (2015). Hypercolumns for object segmentation and fine-grained localization. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
Hecht MD , Decost BL , Francis T , Holm EA , Picard YN & Webler BA (2017 a). Ultrahigh carbon steel micrographs. Available at https://hdl.handle.net/11256/940.
Kingma DP & Ba J (2014). Adam: A method for stochastic optimization, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1412.6980v9.
Lin TY , Goyal P , Girshick R , He K & Dollár P (2017). Focal loss for dense object detection, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1708.02002v2.
Lubbers N , Lookman T & Barros K (2016). Inferring low-dimensional microstructure representations using convolutional neural networks, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1611.02764v1.
Pedregosa, 2011, Scikit-learn: Machine learning in python, The Journal of Machine Learning Research, 12, 2825
Simonyan K & Zisserman A (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition, CoRR abs/1409.1556. Available at http://arxiv.org/abs/1409.1556.
Srivastava, 2014, Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting, J Mach Learn Res, 15, 1929
Ioffe, 2015, Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning, Proceedings of Machine Learning Research, 37, 448
Decost BL , Hecht MD , Sibley T , Francis T , Webler BA , Picard Y & Holm EA (2018). Ultrahigh carbon steel micrographs: Microconstituent annotations. Available at https://hdl.handle.net/11256/964.
Bansal A , Russell B & Gupta A (2016). Marr revisited: 2d–3d alignment via surface normal prediction. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 5965–5974.
Kendall A , Badrinarayanan V & Cipolla R (2015). Bayesian segnet: Model uncertainty in deep convolutional encoder-decoder architectures for scene understanding, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1511.02680v2.
Wang P , Chen P , Yuan Y , Liu D , Huang Z , Hou X & Cottrell G (2017). Understanding convolution for semantic segmentation, CoRR. Available at http://arxiv.org/abs/1702.08502v1.