特許
J-GLOBAL ID：202403014384845448
非金属介在物の自動領域識別方法およびそれを組み込んだ介在物判別システム
発明者：
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出願人/特許権者：
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代理人 (2件)：
横井 知理
, 横井 宏理
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2023-128161
公開番号（公開出願番号）：特開2024-050421
出願日： 2023年08月04日
公開日（公表日）： 2024年04月10日
要約：
【課題】極値統計法による介在物の大きさ予測において必要となる最大介在物の大きさデータをその光学顕微鏡画像から求めるにあたり、評価対象とする種類の介在物の画像領域をディープラーニングにより自動で精度良く分割識別する技術を提供する。
【解決手段】
生データである判別対象の非金属介在物が含まれる鋼材の光学顕微鏡画像と、この判別対象となる介在物が各種介在物系毎に塗り分けされた正解データである着色画像とのデータ対を複数対備えた一群の学習データセットに基づいた教師データを用いて電子計算機に機械学習で生成させた学習モデルを用いて、介在物の領域が未識別(未知)の鋼材の光学顕微鏡画像が照会されたときに入力画像の特徴量を抽出し、介在物系を判別し、介在物系毎に塗り分ける、非金属介在物の画像について各種介在物系毎の領域に自動で分割識別する介在物判別方法。
【選択図】 図1
請求項（抜粋）：
判別対象の非金属介在物を含む鋼材の光学顕微鏡画像データと、当該光学顕微鏡画像データに対応する判別対象の非金属介在物の画像領域を介在物種別毎に異なる色で塗り分けた着色画像データと、からなるデータ対を複数対備えた一群の学習データセットに基づいて得られた教師データを用いて、電子計算機に機械学習させることで学習済みモデルを生成し、
入力され、照会された鋼材の光学顕微鏡画像に関する特徴量を当該学習済みモデルに基づいて電子計算機によって抽出する工程と、
当該学習済みモデルに基づいて介在物の種類を判別する工程と、
判別結果に基づいて介在物系毎に塗り分けた着色済画像データを取得する工程と、
を順に含む、非金属介在物を含む画像に対して電子計算機が介在物系毎の画像領域を機械学習により自動で分割識別する介在物系の判別方法。
IPC (2件)：
FI (2件)：
G06T7/00 350C
, G06V10/82
5L096AA06
, 5L096BA03
, 5L096CA02
, 5L096DA02
, 5L096FA59
, 5L096HA11
, 5L096KA04
出願人引用 (7件)
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審査官引用 (6件)
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