深層学習を用いたナノコンポジットの顕微鏡観察視野外の 粒子予測と電界強度評価に関する基礎的検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 4-B-a1-1

グループ名: 【A】令和６年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2024/08/26

著者名: 張 洋(名古屋大学), 田河 和真(名古屋大学), 武藤 浩隆(名古屋大学), 栗本 宗明(名古屋大学)

キーワード: ナノコンポジット|電子顕微鏡|粒子分散状態|深層学習|電界強度計算|

要約(日本語): ナノコンポジット絶縁材料の凝集体の3次元形状をFIB-SEM(集束イオンビーム―走査型電子顕微鏡)を用いて定量化し、凝集体周囲の電界強度と絶縁破壊の関係が検討されている(1)。一方、FIB-SEM観察視野内の粒子数は限られており、凝集体形状の分布を定量化するには観察視野の拡大が必要である。複数枚のFIB-SEM画像を深層学習することで観察視野外の粒子とその周囲電界を予測するアルゴリズムの実現に向けて、本報告では、SEM画像内の中央部を学習して画像端部の粒子を予測する深層学習モデルを構築し、予測された粒子周囲の電界強度分布を評価した。

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