利用计算机视觉神经网络自动检测等轴枝晶
材料科学
2022-07-18 v1
摘要
等轴枝晶在凝固过程中频繁出现。它们通常以大量形式生成，这使得人眼实际上无法对其进行检测、定位与追踪。在本文中，我们展示了如何利用机器学习领域的近期进展来解决此问题，并提出了用于自动检测等轴枝晶的计算机视觉神经网络。我们的网络使用相场模拟结果进行训练，恰当的数据增强使得在网络完全不同于训练所模拟的凝固条件下执行检测任务成为可能。例如，我们在此展示它们如何成功检测微重力凝固实验中的多种尺寸枝晶。我们讨论了训练此类网络所面临的挑战及我们的解决方案，并将神经网络的性能与传统形状检测方法进行比较。
引用
@article{arxiv.2207.07428,
title = {Automatic detection of equiaxed dendrites using computer vision neural networks},
author = {A. Viardin and K. Noth and M. Torabi Rad and L. Sturz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.07428},
year = {2022}
}