금속 조직의 상의 분류 방법, 금속 조직의 상의 분류 장치, 금속 조직의 상의 학습 방법, 금속 조직의 상의 학습 장치, 금속 재료의 재료 특성 예측 방법 및 금속 재료의 재료 특성 예측 장치

금속 조직의 상의 분류 방법은 금속 재료의 금속 조직을 촬영한 화상의 화소에 대해, 1개 이상의 특징값을 산출하는 특징값 산출 공정과, 금속 조직의 복수의 상의 라벨이 부여된 특징값을 입력으로 하고, 각 상의 라벨을 출력으로 하여 학습시킨 학습 완료 모델에 대해, 특징값 산출 공정에서 산출한 특징값을 입력하고, 입력한 특징값에 대응하는 화소의 상의 라벨을 취득하는 것에 의해, 화상의 금속 조직의 상을 분류하는 상 분류 공정을 포함한다. A metallographic structure phase classification method...

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Hauptverfasser: KIYOKANE NAOYA, OBATA YOSHIE, YAMASHITA TAKAKO
Format: Patent
Sprache:kor
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Zusammenfassung:금속 조직의 상의 분류 방법은 금속 재료의 금속 조직을 촬영한 화상의 화소에 대해, 1개 이상의 특징값을 산출하는 특징값 산출 공정과, 금속 조직의 복수의 상의 라벨이 부여된 특징값을 입력으로 하고, 각 상의 라벨을 출력으로 하여 학습시킨 학습 완료 모델에 대해, 특징값 산출 공정에서 산출한 특징값을 입력하고, 입력한 특징값에 대응하는 화소의 상의 라벨을 취득하는 것에 의해, 화상의 금속 조직의 상을 분류하는 상 분류 공정을 포함한다. A metallographic structure phase classification method includes a feature value calculation step of calculating one or more feature values for each pixel of an image captured of a metallographic structure of a metallic material, and a phase classification step of classifying the phase of the metallographic structure in the image by inputting each feature value calculated in the feature value calculation step to a learning-completed model subjected to learning using feature values to which one of labels of a plurality of phases of the metallographic structure are allocated as inputs and the labels of the phases as outputs and acquiring the label of the phase of a pixel corresponding to the input feature value.