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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.37 No.5
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 361 - 369 (9page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.019.144
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Quantitative metallographic analysis is significant in predicting the mechanical and physical properties of materials. This paper presents an alternate method to the approach used by Zhao, et al. (2016) in the paper “Metallographic Quantitative Analysis for GCr15 by Digital Image Process” in identifying carbide particles present within GCr15 bearing steel. GCr15 bearing steel is classified as a quality alloy; high carbon, chromium and manganese. This study quantitated the proportion of carbide particles in GCr15 bearing steel microstructure using the Mask Region-Based Convolution Neural Networks (Mask R-CNN) approach. The approach precisely located carbide particles, using bounding box indicators based on the concept Region of Interest (ROI) as used in the Mask R-CNN approach and masked the carbide particles within the ROIs. With this approach, we accurately located and masked more than 90% of the target particles, labeled and calculated the area and perimeter of each corresponding blob within the microstructure of GCr15.
목차
1. Introduction
2. Image Acquisition
3. Method
4. Results and Discussion
5. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
Huang, Y. and Froyen, L., “Quantitative Analysis of Microstructure in Metals with Computer Assistance,” NDT Net, Vol. 6, No. 5, 2001.
Wang, C. and Xi, Y., “Convolutional Neural Network for Image Classification,” http://www.cs.jhu.edu/~cwang107/files/cnn.pdf (Accessed 13 APR 2020)
Dong, Z. L., Wu, K. Y., and Lan, Y. L., “Research on Quantitative Metallographic Analysis for Metallic Materials of Power Grid,” Applied Mechanics and Materials, Vol. 422, pp. 29-34, 2013.
Hatch, J. E., “Aluminium Properties and Physical Metallurgy, Chapter 3: Microstructure of Alloys,” American Society for Metals, pp. 58-104, 2014.
He, K., Gkioxari, G., Dollar, P., and Girshick, R., “Mask RCNN,” Proc. of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2961-2969, 2017.
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