Denoising, Deblurring and Automatic Segmentation of XCT Data with Deep Learning and Synthetic XCT Training Data. A Case Study on Al-Si MMCs.
- We employ in-house generated synthetic Al-Si matrix composite XCT data for training deep convolutional neural networks for XCT data conditioning and automatic segmentation. We propose an in-house multilevel deep conditioning framework capable of rectifying noise and blur in corrupted XCT data sequentially. Furthermore, for automatic segmentation, we utilize a special in-house network coupled with a novel iterative segmentation algorithm capable of generalized learning from synthetic data. We report a consistent SSIM efficiency of 92%, 99%, and 95% for the combined denoising/deblurring, standalone denoising, and standalone deblurring, respectively. The overall segmentation precision was over 85% according to the Dice coefficient. We used experimental XCT data from various scans of Al-Si matrix composites reinforced with ceramic particles and fibers.
Autor*innen: | Athanasios Tsamos |
---|---|
Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2023 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.5 Röntgenbildgebung | |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Artificial Intelligence; Automatic Segmentation; DCNNs; Denoising Deblurring Sharpening; Synthetic Training Data; XCT |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
Veranstaltung: | 12th International Conference on Industrial Computed Tomography (iCT2023) |
Veranstaltungsort: | Fürth, Germany |
Beginndatum der Veranstaltung: | 27.02.2023 |
Enddatum der Veranstaltung: | 02.03.2023 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 12.12.2023 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |