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J-GLOBAL ID：202102217753562470   整理番号：21A2713274

視覚および言語情報融合に基づくアルミニウム合金金属組織学画像のための特定記述生成のフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Framework of Specific Description Generation for Aluminum Alloy Metallographic Image Based on Visual and Language Information Fusion

著者 (5件)： Chen Dali (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Yang (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Shixin (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Liu Fang (College of Materials Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Chen Yangquan (School of Engineering, University of California, Merced, CA 95343, USA)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 12  号： 5  ページ： 771  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 言語記述の自動生成は,アルミニウム合金金属組織画像のインテリジェント解析における重要な作業であり,非鉄金属製造産業の高品質開発にとって極めて重要である。本論文では,アルミニウム合金金属組織画像のための言語記述を生成する方法論的フレームワークを提案した。フレームワークは,特徴抽出と分類の2つの部分から成る。特徴抽出のプロセスにおいて,著者らは,ResNet(残差ネットワーク)とCNN(畳込みニューラルネットワーク)を用いて,金属組織画像から視覚特徴を抽出した。一方,LSTM(長い短期記憶),FastText,およびTextCNNを用いて,質問から言語テキスト特徴を抽出した。次に,これらの2つの特徴を統合するために融合戦略を実行した。最後に,分類ネットワークの入力として融合特徴を用いた。このフレームワークは記述生成問題を分類タスクに変え,言語記述の生成プロセスを非常に単純化し,金属組織学的画像の記述のための新しいアイデアを提供する。この基本フレームワークに基づいて,アルミニウム合金金属組織画像の言語記述を生成するために7つの異なる方法を実装し,それらの性能比較を与えた。このフレームワークの有効性を検証するために,アルミニウム合金金属組織画像データセットを構築した。多数の実験結果は,このフレームワークが与えられたタスクを効果的に達成することができることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  簡素化 ,  *言語 ,  ネットワーク ,  金属組織学 ,  *アルミニウム合金 ,  特徴抽出 ,  残差 ,  製造業 ,  写真像 ,  非鉄金属 ,  有効性
準シソーラス用語： 自動生成 ,  高品質 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アルミニウム合金 ,  特徴融合 ,  画像記述生成 ,  金属写真画像

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (42件)：

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• Zhang, J.L.; Song, B.; Wei, Q.S.; Bourell, D.; Shi, Y.S. A review of selective laser melting of aluminum alloys: Processing, microstructure, property and developing trends. J. Mater. Sci. Technol. 2019, 35, 270-284.
• Kadleckova, M.; Minarik, A.; Smolka, P.; Mracek, A.; Wrzecionko, E.; Novak, L.; Musilova, L.; Gajdosik, R. Preparation of Textured Surfaces on Aluminum-Alloy Substrates. Materials 2019, 12, 109.
• Heinz, A.; Haszler, A.; Keidel, C. Recent development in aluminium alloys for aerospace applications. Mater. Sci. Eng. A 2000, 280, 102-107.
• Du, Y.J.; Damron, M.; Tang, G. Inorganic/organic hybrid coatings for aircraft aluminum alloy substrates. Progress Org. Coat. 2001, 41, 226-232.

タイトルに関連する用語 (7件)： 視覚 ,  言語 ,  情報融合 ,  アルミニウム合金 ,  金属組織学 ,  記述 ,  フレームワーク