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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: KIYOKANE NAOYA, OBATA YOSHIE, YAMASHITA TAKAKO
Format: Patent
Sprache:kor
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
container_end_page
container_issue
container_start_page
container_title
container_volume
creator KIYOKANE NAOYA
OBATA YOSHIE
YAMASHITA TAKAKO
description 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.
format Patent
fullrecord <record><control><sourceid>epo_EVB</sourceid><recordid>TN_cdi_epo_espacenet_KR20220117328A</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>KR20220117328A</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-epo_espacenet_KR20220117328A3</originalsourceid><addsrcrecordid>eNrjZPj5akfHm7ZehTcLN7xZ3vhm7gyFN81g6vW2ltdLgdSGla83TdVRIKDszbylb3bOwK3s7dSZb7q2EjQNqgzdtHlrXi_uASsDsxTedu1807JR4c2Mjjc7FkINBVL9RGqAGM_DwJqWmFOcyguluRmU3VxDnD10Uwvy41OLCxKTU_NSS-K9g4wMjIwMDA3NjY0sHI2JUwUAYE23Ig</addsrcrecordid><sourcetype>Open Access Repository</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>patent</recordtype></control><display><type>patent</type><title>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</title><source>esp@cenet</source><creator>KIYOKANE NAOYA ; OBATA YOSHIE ; YAMASHITA TAKAKO</creator><creatorcontrib>KIYOKANE NAOYA ; OBATA YOSHIE ; YAMASHITA TAKAKO</creatorcontrib><description>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.</description><language>kor</language><subject>CALCULATING ; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS ; COMPUTING ; COUNTING ; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL ; INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES ; MEASURING ; PHYSICS ; TESTING</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220823&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20220117328A$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&amp;date=20220823&amp;DB=EPODOC&amp;CC=KR&amp;NR=20220117328A$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>KIYOKANE NAOYA</creatorcontrib><creatorcontrib>OBATA YOSHIE</creatorcontrib><creatorcontrib>YAMASHITA TAKAKO</creatorcontrib><title>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</title><description>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.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</subject><subject>INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES</subject><subject>MEASURING</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>TESTING</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNrjZPj5akfHm7ZehTcLN7xZ3vhm7gyFN81g6vW2ltdLgdSGla83TdVRIKDszbylb3bOwK3s7dSZb7q2EjQNqgzdtHlrXi_uASsDsxTedu1807JR4c2Mjjc7FkINBVL9RGqAGM_DwJqWmFOcyguluRmU3VxDnD10Uwvy41OLCxKTU_NSS-K9g4wMjIwMDA3NjY0sHI2JUwUAYE23Ig</recordid><startdate>20220823</startdate><enddate>20220823</enddate><creator>KIYOKANE NAOYA</creator><creator>OBATA YOSHIE</creator><creator>YAMASHITA TAKAKO</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220823</creationdate><title>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</title><author>KIYOKANE NAOYA ; OBATA YOSHIE ; YAMASHITA TAKAKO</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_KR20220117328A3</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>kor</language><creationdate>2022</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL</topic><topic>INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES</topic><topic>MEASURING</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>TESTING</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>KIYOKANE NAOYA</creatorcontrib><creatorcontrib>OBATA YOSHIE</creatorcontrib><creatorcontrib>YAMASHITA TAKAKO</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>KIYOKANE NAOYA</au><au>OBATA YOSHIE</au><au>YAMASHITA TAKAKO</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>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</title><date>2022-08-23</date><risdate>2022</risdate><abstract>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.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record>
fulltext fulltext_linktorsrc
identifier
ispartof
issn
language kor
recordid cdi_epo_espacenet_KR20220117328A
source esp@cenet
subjects CALCULATING
COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
COMPUTING
COUNTING
IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
MEASURING
PHYSICS
TESTING
title 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
url https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-29T13%3A13%3A44IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-epo_EVB&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:patent&rft.genre=patent&rft.au=KIYOKANE%20NAOYA&rft.date=2022-08-23&rft_id=info:doi/&rft_dat=%3Cepo_EVB%3EKR20220117328A%3C/epo_EVB%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true