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금속의 미세 조직 이미지, 상기 금속의 강종 및 물성 정보를 딥 러닝하여, 미세 조직 이미지에 따른 상기 금속의 강종 및 물성을 예측하는 예측 모델을 구축하는 딥 러닝 장치; 및강종 및 물성 정보가 알려지지 않은 금속의 미세 조직 이미지를 입력받고, 상기 예측 모델로부터 입력된 상기 미세 조직 이미지에 대응하는 강종 및 물성 정보를 획득하는 인터페이스 장치를 포함하는,소재 물성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 물성 정보는, 경도, 인장강도, 항복강도 및 연신율 중 적어도 하나를 포함하는,소재 물성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 딥 러닝 장치에서 학습되는 상기 금속의 미세 조직 이미지를 전처리하는 이미지 전처리 장치를 더 포함하고, 상기 딥 러닝 장치는 전처리된 상기 금속의 미세 조직 이미지를 이용하여 상기 예측 모델을 구축하는,소재 물성 예측 시스템
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제3항에 있어서,상기 인터페이스 장치는, 입력된 상기 미세 조직 이미지를 전처리하고, 전처리된 미세 조직 이미지에 기초하여 상기 예측 모델로부터 강종 및 물성 정보를 획득하는,소재 물성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 딥 러닝 장치는, 금속의 미세 조직 이미지에서 분석 대상인 유효 영역을 딥 러닝하는 유효 영역 딥 러닝 모듈을 포함하고, 상기 미세 조직 이미지의 유효 영역에 따라 상기 예측 모델을 구축하는,소재 물성 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 딥 러닝 장치는, 금속의 미세 조직 이미지의 이미지 종류를 딥 러닝하는 이미지 종류 딥 러닝 모듈을 포함하고, 상기 이미지 종류에 따라 상기 예측 모델을 구축하는,소재 물성 예측 시스템
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금속의 미세 조직 이미지, 상기 금속의 강종 및 물성 정보를 딥 러닝하는 단계;미세 조직 이미지에 따른 상기 금속의 강종 및 물성 정보를 예측하는 예측 모델을 구축하는 단계; 및강종 및 물성 정보가 알려지지 않은 금속의 미세 조직 이미지에 대응하는 강종 및 물성 정보를 상기 예측 모델로부터 획득하는 단계를 포함하는,소재 물성 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 물성 정보는, 경도, 인장강도, 항복강도 및 연신율 중 적어도 하나를 포함하는,소재 물성 예측 방법
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제7항에 있어서,학습되는 상기 금속의 미세 조직 이미지를 전처리하는 단계를 더 포함하고, 상기 딥 러닝하는 단계는, 전처리된 상기 금속의 미세 조직 이미지를 이용하여 상기 예측 모델을 구축하는,소재 물성 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 예측 모델로부터 획득하는 단계는, 강종 및 물성 정보가 알려지지 않은 금속의 미세 조직 이미지를 전처리하고, 전처리된 상기 미세 조직 이미지에 대응하는 강종 및 물성 정보를 상기 예측 모델로부터 획득하는 단계를 포함하는,소재 물성 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 딥 러닝하는 단계는, 금속의 미세 조직 이미지에서 분석 대상인 유효 영역을 딥 러닝하여, 상기 미세 조직 이미지의 유효 영역에 따라 상기 예측 모델을 구축하는 단계를 포함하는,소재 물성 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 딥 러닝하는 단계는, 금속의 미세 조직 이미지의 이미지 종류를 딥 러닝하여, 상기 이미지 종류에 따라 상기 예측 모델을 구축하는 단계를 포함하는,소재 물성 예측 방법
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