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アイテム
合金種を考慮した深層学習による金属材料の破面分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214813
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214813ef0dd354-393b-45f9-b18d-3f1e70b9fcb4
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z83-2C-03.pdf (579.4 kB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2021-03-04 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 合金種を考慮した深層学習による金属材料の破面分類 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪府大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 阪府大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 大阪産業技術研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 大阪産業技術研究所 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 大阪産業技術研究所 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
上杉, 徳照
× 上杉, 徳照
× 近藤, 充晟
× 濱田, 真行
× 喜多, 俊輔
× 平田, 智丈
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 破面解析（フラクトグラフィ）とは、破面に残された痕跡を調査することにより得られた情報を元に、破壊の機構や原因を解析する手法である。しかし、破面解析には多くの経験・知識が必要であり、リソース不足が叫ばれる昨今、破面解析専門の技術者を育成することは、多大な労力が必要である。そのため、人工知能システムにより破面を分類することができれば、破面解析の省力化とともに、技術者育成に役立つものと考えられる。本研究は畳み込みニューラルネットワークを用いて、SEM(走査型透過電子顕微鏡)観察によるミクロ破面の破面形態を自動分類するシステムの構築と、合金種別を考慮することによる分類精度向上を目的とする。 | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 13-14, 発行日 2021-03-04 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
