초록 ▼

본 발명은 광학 현미경, 주사 전자 현미경 등으로 얻을 수 있는 철강의 미세 조직 이미지에서 특정 상의 분율 및 상간 경계 등을 명확하게 수치하여 정량적인 정보를 얻을 수 있게 하는 딥러닝을 이용한 철강 미세 조직 분석 방법 및 시스템에 관한 것으로서, (a) 철강의 미세 조직 이미지 정보를 입력 레이어(Input Layer)에 입력하는 단계; (b) 상기 입력 레이어에 입력된 상기 미세 조직 이미지 정보를 컨볼류션 레이어에서 1차 특징 맵으로 추출하는 단계; (c) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 1차 밀

본 발명은 광학 현미경, 주사 전자 현미경 등으로 얻을 수 있는 철강의 미세 조직 이미지에서 특정 상의 분율 및 상간 경계 등을 명확하게 수치하여 정량적인 정보를 얻을 수 있게 하는 딥러닝을 이용한 철강 미세 조직 분석 방법 및 시스템에 관한 것으로서, (a) 철강의 미세 조직 이미지 정보를 입력 레이어(Input Layer)에 입력하는 단계; (b) 상기 입력 레이어에 입력된 상기 미세 조직 이미지 정보를 컨볼류션 레이어에서 1차 특징 맵으로 추출하는 단계; (c) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 1차 밀도 블록(Dense Block)에서 상기 1차 특징 맵이 2차 컨볼류션된 2차 특징 맵에 상기 1차 특징 맵을 연계(concatenation)하여 1차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계; 및 (d) 1차 트랜지션 다운(Transition Down)에서 상기 1차 누적 특징 맵의 해상도를 감소시키는 단계;를 포함할 수 있다.

대표청구항 ▼

(a) 철강의 미세 조직 이미지 정보를 입력 레이어(Input Layer)에 입력하는 단계;(b) 상기 입력 레이어에 입력된 상기 미세 조직 이미지 정보를 컨볼류션 레이어에서 1차 특징 맵으로 추출하는 단계;(c) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 1차 밀도 블록(Dense Block)에서 상기 1차 특징 맵이 2차 컨볼류션된 2차 특징 맵에 상기 1차 특징 맵을 연계(concatenation)하여 1차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계;(d) 1차 트랜지션 다운(Transition Down)에서 상기 1차

(a) 철강의 미세 조직 이미지 정보를 입력 레이어(Input Layer)에 입력하는 단계;(b) 상기 입력 레이어에 입력된 상기 미세 조직 이미지 정보를 컨볼류션 레이어에서 1차 특징 맵으로 추출하는 단계;(c) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 1차 밀도 블록(Dense Block)에서 상기 1차 특징 맵이 2차 컨볼류션된 2차 특징 맵에 상기 1차 특징 맵을 연계(concatenation)하여 1차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계;(d) 1차 트랜지션 다운(Transition Down)에서 상기 1차 누적 특징 맵의 해상도를 감소시키는 단계;(e) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 2차 밀도 블록에서 해상도가 감소된 상기 1차 누적 특징 맵이 3차 컨볼류션된 3차 특징 맵에 상기 2차 특징 맵 또는 상기 1차 특징 맵을 연계하여 2차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계;(f) 2차 트랜지션 다운에서 상기 2차 누적 특징 맵의 해상도를 감소시키는 단계;(g) 3차 밀도 블록에서 해상도가 감소된 상기 2차 누적 특징 맵이 4차 컨볼류션된 4차 특징 맵으로 추출하는 단계;(h) 1차 트랜지션 업(Transition Up)에서 상기 4차 특징 맵의 해상도를 증가시키는 단계; 를 포함하고,(i) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 4차 밀도 블록에서 해상도가 증가된 상기 4차 특징 맵이 5차 컨볼류션된 5차 특징 맵에 적어도 상기 4차 특징 맵, 상기 3차 특징 맵, 상기 2차 특징 맵, 상기 1차 특징 맵 중 어느 하나 이상을 선택하여 연계(concatenation)함으로써 3차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계; (j) 2차 트랜지션 업에서 상기 3차 누적 특징 맵의 해상도를 증가시키는 단계;(k) 초기 단계의 정보가 후기 단계의 정보로 이어질 수 있도록 5차 밀도 블록에서 해상도가 증가된 상기 3차 누적 특징 맵이 6차 컨볼류션된 6차 특징 맵에 적어도 상기 5차 특징 맵, 상기 4차 특징 맵, 상기 3차 특징 맵, 상기 2차 특징 맵, 상기 1차 특징 맵 중 어느 하나 이상을 선택하여 연계(concatenation)함으로써 4차 누적 특징 맵으로 누적시키는 단계; 및(l) 철강의 미세 조직을 분할하여 판별할 수 있도록 추론 맵을 디컨볼류션 레이어에서 출력 레이어로 출력하는 단계; 를 포함하고,상기 (a) 단계에 있어서,상기 철강의 미세 조직 이미지 정보는 템퍼드 마르텐사이트상 또는 베이나이트상 이미지 정보인, 딥러닝을 이용한 철강 미세 조직 분석 방법.