FCNを用いたNi基合金の結晶粒界判定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 2-A-p1-5

グループ名: 【A】令和3年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2021/09/01

著者名: 渡部 徹（松江工業高等専門学校）, 藤原 実里（松江工業高等専門学校）, 白井 匡人（島根大学）, 石田 俊樹（日立金属）, 井原 宗仁（日立金属）, 赤井 誠（日立金属）

キーワード: 粒界判定|Ni基合金|ディープラーニング|FCN|SegNet|U-Net

要約(日本語): 金属の強度特性と粒径には大きな相関性があることが知られており,金属組織の粒径情報から強度を推測することができる.本研究では,画像のセグメンテーションを行うニューラルネットワークである全層畳み込みネットワーク(FCN)によりNi基合金の結晶の顕微鏡画像から粒界を判定するシステムを構築する.FCNの代表的なモデルであるSegNetとU-Netを用いて,粒界検出の判定精度を評価する.実験の結果,U-Netは粒界を高精度に検出しているが,SegNetよりも粒界線が粗く出力されるという結果が得られた.

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