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This study proposes an image segmentation technique utilizing the U-Net model to effectively segment the cross-sections of corroded specimens. The proposed model, leveraging an encoderdecoder architecture with skip connections, enables high-resolution segmentation, which is advantageous for the precise delineation of complex corroded areas. After training the model on a labeled image dataset, performance evaluation using test images demonstrated that the proposed U-Net model achieved high accuracy and IoU scores, thereby confirming its excellent performance. These results indicate that machine learning-based long-term image analysis can contribute to the efficient and straightforward segmentation of specimens.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이미지 분할을 위한 합성곱 신경망 U-Net
3. U-Net 모델 구성 및 실험
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
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J. Guo, L. Wang, L. Hua, Efficient metal corrosion area detection model combining convolution and transformer, Applied Sciences, 14 (2024) 9900.
B. Kim, J. Kwon, J. Yang, Trends in image processing techniques applied to corrosion detection and analysis, Journal of Surface Science and Engineering, 56 (2023) 353-370.
Y. Shi, Y. Bin, P.K. Liaw, Corrosion-resistant high-entropy alloys: A review, Metals, 7 (2017) 43.
M.M.H. Imran, S. Jamaludin, A.F.M. Ayob, A.A.I.M. Ali, S.Z.A.S. Ahmad, M.F.A. Akhbar, M.I.R. Suhrab, N. Zainal, S.M. Norzeli, S.B. Mohamed, Application of artificial intelligence in marine corrosion prediction and detection, Journal of Marine Science and Engineering, 11 (2023) 256.
Y. Yu, C. Wang, Q. Fu, R. Kou, F. Huang, B. Yang, T. Yang, M. Gao, Techniques and challenges of image segmentation: A review, Electronics, 12 (2023) 1199.
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