Использование нейронных сетей для анализа изображений структуры материалов в программном обеспечении SIAMS

Abstract

В настоящее время все более актуальным становиться оптимизация различной производственной деятельности. В частности, в материаловедении, на сегодняшний день более 2000 организаций на территории РФ для автоматизированного анализа изображений микроструктуры материалов применяют программное обеспечение (ПО) SIAMS. Однако, до сих пор довольно непростым оставался анализ так называемых «сложных изображений». К ним относятся изображения, на которых отдельные элементы структуры слабоконтрастны к фону или разные структурные (фазовые) составляющие обладают одинаковым оттенком, в том числе изображения, полученные в сканирующем электронном микроскопе (СЭМ). Для анализа таких изображений в ПО SIAMS используется модуль на основе нейросетей.

Currently, optimization of various production activities is becoming increasingly important. In particular, in materials science, today more than 2000 organizations in the Russian Federation use SIAMS software for automated analysis of images of the microstructure of materials. However, until now the analysis of so-called “complex images” has remained quite difficult. These include images in which individual structural elements have low contrast to the background or different structural (phase) components have the same hue. To analyze such images, a module based on neural networks was developed in SIAMS software.