Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/128931
Название: | Применение нейронных сетей для анализа микроструктуры металла |
Другие названия: | APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR METAL MICROSTRUCTURE ANALYSIS |
Авторы: | Соболева, Н. Н. Soboleva, Natalia N. |
Дата публикации: | 2023 |
Издатель: | Издательский дом «Ажур» |
Библиографическое описание: | Соболева Н. Н. Применение нейронных сетей для анализа микроструктуры металла / Н. Н. Соболева. — Текст : электронный // Уральская школа молодых металловедов : сборник статей XXII Международной научно-технической Уральской школы-семинара металловедов — молодых ученых (Екатеринбург, 23-27 октября 2023). — Екатеринбург : Издательский Дом «Ажур», 2023. — С. 407-411. |
Аннотация: | Анализ микроструктуры металла посредством семантической сегментации изображений получает всё большее распространение. При этом решаются задачи определения структурных составляющих, выделения границ зерен, оценки усталостной поврежденности и другие. Обучение применяемых для этого сверточных нейронных сетей проводится «с учителем», поэтому необходимы заранее размеченные изображения. Подготовка набора данных является одним из самых трудоемких этапов выполнения сегментации с использованием искусственных нейронных сетей. Analysis of the microstructure of metal through semantic segmentation of images is becoming increasingly widespread. At the same time, the tasks of determining structural components, identifying grain boundaries, assessing fatigue damage, and others are solved. The convolutional neural networks used for this are trained "with a teacher", therefore, pre-marked images are necessary. Dataset preparation is one of the most time-consuming stages of performing segmentation using artificial neural networks. |
Ключевые слова: | НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ МИКРОСТРУКТУРА СТРУКТУРНЫЕ СОСТАВЛЯЮЩИЕ НАБОР ДАННЫХ NEURAL NETWORKS SEMANTIC SEGMENTATION MICROSTRUCTURE STRUCTURAL COMPONENTS DATA SET |
URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/128931 |
Конференция/семинар: | XXII Международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых Ural School for Young Metal Scientists |
Дата конференции/семинара: | 23.10.2023-27.10.2023 |
Идентификатор РИНЦ: | 59888302 |
ISBN: | 978-5-91256-612-7 |
Источники: | XXII международная научно-техническая Уральская школа-семинар металловедов-молодых ученых. — Екатеринбург, 2023 |
Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-91256-612-7_084.pdf | 183,99 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.