ニューラルネットワークによる材料組織のパターン認識
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概要
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A pattern recognition system for microstructures using neural networks has been developed. The system consists of two neural networks, a feature extraction network and a classification network. The feature extraction network classifies local area patterns of an input image into reference vectors and generates the histgram of the classified. vectors. The classification network learns the histgram data of sample images using the back-propagation algorithm and classifies the microstructures into pre-determined categories. The system shows high performance in the classification of graphite shapes in cast irons and of grain sizes of stainless steels.
- 社団法人日本鉄鋼協会の論文
- 1994-07-01
著者
-
鈴木 俊夫
東京大学工学部
-
鈴木 俊夫
東京大学工学系大学院
-
小林 史典
九州工業大学情報工学部
-
小林 史典
九州工業大学 情報工学部 (制御システム工学科)
-
南 雄介
NKK
-
南 雄介
NKK総合材料技術研究所
-
遠嶋 雅徳
東京大学大学院
-
小林 史典
九州工業大学
-
遠嶋 雅徳
東京大学大学院:(現)コマツ(株)
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