深層学習による拡張現実技術を用いた二次元非線形磁界可視化の高速化に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-084

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Study on Accelerating 2-D Nonlinear Magnetic Field Visualization Using Augmented Reality by Deep Learning

著者名: 田中駿也（法政大学）,佐々木秀徳（法政大学）

著者名(英語): Shunya Tanaka (Hosei University),Hidenori Sasaki (Hosei University)

キーワード: 磁界可視化|深層学習|拡張現実|有限要素法|Magnetics visualization|Deep learning|Augmented reality|Finite element method

要約(日本語): 本発表では深層学習モデルにより材料分布から対応する非線形磁界を出力し，AR空間上に高速に可視化する手法を提案する。磁界は視覚的な観察が容易ではなく，初学者が設計や教育現場において電磁気学の理解を深めることが難しい。そのため，拡張現実（AR）技術を用い，磁石や磁性体などの周囲に発生する磁界を可視化する方法が注目されている。例えば，Webカメラによって材料情報を認識したのち，有限要素法により解析した二次元磁界の様子を，Webカメラの映像と合成し表示する方法が提案されている。しかし，計算コストの面から線形場に限定されていた。そこで本研究では非線形場に拡張するため，高速に場を推定する深層学習モデルをARと融合する。

本誌掲載ページ: 123-124 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 415 Kバイト