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J-GLOBAL ID：202103017047094802

学習済みモデルの生成方法、学習済みモデル、表面欠陥検出方法、鋼材の製造方法、合否判定方法、等級判定方法、表面欠陥判定プログラム、合否判定プログラム、判定システム、及び鋼材の製造設備

Inventor： 腰原 敬弘 ,  大野 紘明
Applicant, Patent owner： JFEスチール株式会社
Agent (1)： 特許業務法人酒井国際特許事務所
Gazette classification：再公表公報
Application number (International application number)：JP2019042848
Publication number (International publication number)：WO2020137151
Application date： Oct. 31, 2019
Publication date： Jul. 02, 2020
Summary：

学習済みモデルの生成方法は、鋼材表面の欠陥部の分布を示した画像であり、かつ同一画像サイズの欠陥マップと、該欠陥マップに予め付与された周期性欠陥の有無と、を含む教師画像を用いて、鋼材表面の欠陥部の分布を示した画像であり、かつ画像サイズが前記同一画像サイズである欠陥マップを入力値、該欠陥マップ内における周期性欠陥の有無に関する値を出力値とする学習済みモデルを機械学習により生成する。

Claim (excerpt)：

鋼材表面の欠陥部の分布を示した画像であり、かつ同一画像サイズの欠陥マップと、該欠陥マップに予め付与された周期性欠陥の有無と、を含む教師画像を用いて、 鋼材表面の欠陥部の分布を示した画像であり、かつ画像サイズが前記同一画像サイズである欠陥マップを入力値、該欠陥マップ内における周期性欠陥の有無に関する値を出力値とする学習済みモデルを機械学習により生成する、学習済みモデルの生成方法。

IPC (4)：

G01N 21/892 ,  G06T 7/00 ,  B21B 38/00 ,  B21C 51/00

FI (4)：

G01N21/892 B ,  G06T7/00 610 ,  B21B38/00 F ,  B21C51/00 P

F-Term (25)：

2G051AA37 ,  2G051AB07 ,  2G051AC21 ,  2G051CA03 ,  2G051CB01 ,  2G051DA06 ,  2G051EA12 ,  2G051EA14 ,  2G051EB01 ,  2G051EC01 ,  2G051ED08 ,  2G051ED15 ,  5L096BA03 ,  5L096BA08 ,  5L096CA02 ,  5L096CA16 ,  5L096CA17 ,  5L096EA13 ,  5L096FA64 ,  5L096FA69 ,  5L096HA07 ,  5L096HA11 ,  5L096JA11 ,  5L096KA04 ,  5L096KA13