潜在拡散モデルを用いた真空アーク陰極点の画像生成

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-028

グループ名: 【全国大会】令和7年電気学会全国大会論文集

発行日: 2025/03/01

タイトル(英語): Image Generation of Vacuum Arc Cathode Spots using Latent Diffusion Models

著者名: 長谷川朱理（東京工業高等専門学校）,SetyadiputraVincent Renaldy（東京工業高等専門学校）,根本雄介（東京工業高等専門学校）,石原のぞみ（東京都市大学）,岩尾徹（東京都市大学）

著者名(英語): Shuri Hasegawa (National Institute of Technology, Tokyo College),Vincent Renaldy Setyadiputra (National Institute of Technology, Tokyo College),Yusuke Nemoto (National Institute of Technology, Tokyo College),Nozomi Ishihara (Tokyo City University),Toru Iwao (Tokyo City University)

キーワード: 真空アーク|陰極点|プラズマ|人工知能|画像生成|vacuum arc|cathode spot|plasma|artificial intelligence|image generation

要約(日本語): 真空下のアーク放電において真空アーク陰極点が生じる。真空アーク陰極点は，陰極から金属蒸気を発生させ高速かつ不規則に移動する。真空アーク陰極点の現象解明のためハイスピードビデオカメラと分光器を用いた実験計測が行われている。しかし，真空アーク陰極点の移動はばらつきが大きく，実験計測や数値解析による移動予測は難しい。この対策として，学習モデルや乱数シードによりばらつきを再現可能な潜在拡散モデルを用いた画像生成に着目した。潜在拡散モデルは，小さい計算負荷にて高精度な画像の生成が可能である。このため，実験画像を学習データにすることにより，真空アーク陰極点の画像生成ができるという仮説を立てた。以上より，潜在拡散モデルを用いた真空アーク陰極点の画像生成を行った。

本誌掲載ページ: 35-36 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 519 Kバイト