画像処理における線形遺伝的プログラミングを用いた析出物セグメンテーションの最適化

arXiv:2602.07310v1 Announce Type: new Abstract: 現在の加法的製造されたニオブ系銅合金の解析は、顕微写真に存在するコントラストの違い、ノイズ、画像アートのため手動アノテーションに依存しており、合金開発における反復速度が遅くなっています。私たちが、各種の画像アートを考慮し最適化された線形遺伝的プログラミング（LGP）を用いて、FIB断面顕微写真における析出物の検出のためのフィルタリングとセグメンテーションアルゴリズムを提示します。この目的のために、この最適化環境は画像処理のためのドメイン固有言語を使用しており、解決策の反復を行います。この言語のプログラムは、入力画像を順次処理する調整可能なパラメータを持った画像フィルタリングブロックのリストであり、遺伝的アルゴリズムによる確実な生成と変異を可能にします。私々の環境は、画像フィルタリングパイプラインを表す人間が解釈可能な MATLAB コードを生成します。理想の条件の下で--人口サイズ 60 で、最大プログラム長さ 5 ブロック--、私々のシステムは、人間基準と比較してピクセル単位でセグメンテーション performed すると、XOR エラー評価を用いて、1.8% の平均評価誤差を持つ近似的な人間の精度を備えた解決策を見つけることができたのです。私々の自動化作業は、反復サイクルをより高速にし、材料組成および処理空間の探求を促進しました：私々の最適化されたパイプラインアルゴリズムは、平均して約 2 秒で 360 マegarapixel 画像を処理します。これは、最終的に加法的に製造された融合反応炉部品に用いられる強い、低アクティブ性の析出硬化銅合金に収束することを可能にします。

arXiv:2602.07310v1 Announce Type: new Abstract: Current analysis of additive manufactured niobium-based copper alloys relies on hand annotation due to varying contrast, noise, and image artifacts present in micrographs, slowing iteration speed in alloy development. We present a filtering and segmentation algorithm for detecting precipitates in FIB cross-section micrographs, optimized using linear genetic programming (LGP), which accounts for the various artifacts. To this end, the optimization environment uses a domain-specific language for image processing to iterate on solutions. Programs in this language are a list of image-filtering blocks with tunable parameters that sequentially process an input image, allowing for reliable generation and mutation by a genetic algorithm. Our environment produces optimized human-interpretable MATLAB code representing an image filtering pipeline. Under ideal conditions--a population size of 60 and a maximum program length of 5 blocks--our system was able to find a near-human accuracy solution with an average evaluation error of 1.8% when comparing segmentations pixel-by-pixel to a human baseline using an XOR error evaluation. Our automation work enabled faster iteration cycles and furthered exploration of the material composition and processing space: our optimized pipeline algorithm processes a 3.6 megapixel image in about 2 seconds on average. This ultimately enables convergence on strong, low-activation, precipitation hardened copper alloys for additive manufactured fusion reactor parts.