Self-supervised pre-training of CNNs for flatness defect classification in the steelworks industry

Classification of surface defects in the steelworks industry plays a significant role in guaranteeing the quality of the products. From an industrial point of view, a serious concern is represented by the hot-rolled products shape defects and particularly those concerning the strip flatness. Flatness defects are typically divided into four sub-classes depending on which part of the strip is affected and the corresponding shape. In the context of this research, the primary objective is evaluating the improvements of exploiting the self-supervised learning paradigm for defects classification, taking advantage of unlabelled, real, steel strip flatness maps. Different pre-training methods are compared, as well as architectures, taking advantage of well-established neural subnetworks, such as Residual and Inception modules. A systematic approach in evaluating the different performances guarantees a formal verification of the self-supervised pre-training paradigms evaluated hereafter. In particular, pre-training neural networks with the EgoMotion meta-algorithm shows classification improvements over the AutoEncoder technique, which in turn is better performing than a Glorot weight initialization

Stahlgefüge besser verstehen – Kontrastierung, Bildanalyse und Klassifizierung niedriglegierter Stähle

Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, aufbauend auf dem EU-Projekt Micro-Quant, eine Methode zu entwickeln, um die komplexen Gefüge thermo-mechanisch gewalzter, niedriglegierter Stähle quantitativ beschreiben und klassifizieren zu können. Klassische Ansätze der Metallographie, Bildverarbeitung und Gefügeanalyse stoßen bei der Quantifizierung und Klassifizierung derartiger Stähle zunehmend an ihre Grenzen. Durch die gezielte (in situ) Untersuchung und Anwendung von Farbätzungen nach LePera und Beraha konnten thermo-mechanisch gewalzte, niedriglegierte Stähle optimal und reproduzierbar – sowohl für die Analyse mittels Lichtmikroskopie als auch mittels Rasterelektronenmikroskopie – kontrastiert werden. Zur vollständigen Gefügebeschreibung wurden darüber hinaus Arbeitsabläufe zur Bildregistrierung und Merkmalsextraktion in Fiji und Matlab implementiert sowie neue Segmentierungsansätze nach Chan & Vese erfolgreich etabliert. Mit dem in der vorliegenden Arbeit entwickelten, ganzheitlichen Ansatz, der von der Probenpräparation über die Kontrastierung hin zur Segmentierung reicht, konnte schließlich eine objektive und automatische Gefügeklassifizierung mit den Methoden des maschinellen Lernens (Support Vector Machine und Deep Learning) entwickelt werden. Für den gegebenen Probensatz konnten somit Klassifizierungsgenauigkeiten von bis zu 95% erreicht werden. Die entwickelte Methodik ist nicht nur auf andere Stähle anwendbar, sondern kann als Vorlage für sämtliche Materialklassen herangezogen werden

Objektive und reproduzierbare Gefügeklassifizierung niedriglegierter Stähle

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung einer objektiven und reproduzierbaren Gefügeklassifizierung niedriglegierter Stähle. Hierfür wird mit den in der Informatik zur Verfügung stehenden Methoden des maschinellen Lernens ein Arbeitsablauf für eine Klassifizierung der drei Gefügebestandteile Perlit, Bainit und Martensit erarbeitet. Als Grundlage für das Klassifizierungsmodell wird das Stützvektorverfahren (Support Vector Machine, SVM) genutzt, welches auf einen Merkmalsdatensatz der drei Klassen angewendet wurde. Für den Aufbau der Datenbank werden verschiedene Gefügemerkmale aus korrelativen Licht- und Elektronenmikroskopaufnahmen verwendet. Die Merkmalsdatenbank beinhaltet form- und größenbeschreibende Parameter sowie pixelbasierte Merkmale, die aus der Bildtextur der Mikroskopaufnahmen extrahiert werden. Der Einfluss der Datenvorverarbeitung und -aufteilung auf die Klassifizierungsergebnisse werden untersucht. Neben dem Aufbau eines validen Klassifizierungsprozesses liegt der Fokus auf der Weiterentwicklung und Identifizierung der für die Klassifizierung entscheidenden, signifikanten Gefügemerkmale. Für die aufgebaute Datenbasis können Klassifizierungsgenauigkeiten von bis zu 97 % für die vordefinierten Klassen erreicht werden. Die Methodik des vorgestellten Ansatzes der Gefügeklassifizierung kann im Bereich der Stahlwerkstoffe erweitert und auf andere Werkstoffklassen übertragen werden.The aim of this thesis is to develop an objective and reproducible microstructure classification of low-alloy steels. For this purpose, a workflow for the classification of the three microstructural constituents pearlite, bainite and martensite is established using the methods of machine learning available in computer science. The classification model is based on the support vector machine (SVM), which has been applied to a feature dataset of these three classes. To build up the database, various microstructural features extracted from correlative light and electron microscope images are used. The feature database contains shape and size describing parameters as well as pixelbased features, which are extracted from the image texture of the microscope images. The influence of data pre-processing and data splitting on classification results is investigated. In addition to the design of a valid classification process, the focus is on the development and identification of the significant microstructural features which are relevant for the classification. It is possible to achieve classification accuracies of up to 97 % for the predefined classes using the generated database. The methodology of the approach presented can be extended in the field of steel materials and be transferred to other material classes