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J-GLOBAL ID：201702246769834561   整理番号：17A1468491

複数の条件で撮像された走査型電子顕微鏡画像を用いたゴム材料の物性値推定に関する検討

著者 (3件)： 斉藤直輝 (北大 大学院情報科学研究科) ,  小川貴弘 (北大 大学院情報科学研究科) ,  長谷山美紀 (北大 大学院情報科学研究科)
資料名： 映像情報メディア学会技術報告
巻： 41  号： 29(ME2017 90-108)  ページ： 31-34  発行年： 2017年08月29日 
JST資料番号： S0209A  ISSN： 1342-6893  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本文では,複数の条件で撮像された走査型電子顕微鏡画像(SEM画像)を用いたゴム材料の物性値推定手法を提案する。提案手法ではまず,SEM画像の撮像倍率や撮像モードなど,撮像条件毎に物性値の推定器を構築し,ひとつのゴム材料に対して複数の推定結果を得る。さらに,上記で得られた推定結果の中から信頼性が高い結果のみを選択し,それらの結果の平均値を算出することで,最終的な推定結果を取得する。ここで,物性値推定に有効な情報を捉えることが可能なSEM画像の撮像条件は,ゴム材料毎に異なる。提案手法は,推定結果の選択および統合処理により,物性値推定に有効な条件で撮像されたSEM画像のみを利用して推定することを可能にするため,正確な物性値推定を実現する。(著者抄録)

シソーラス用語： *走査電子顕微鏡 ,  *電子顕微鏡観察 ,  *ゴム ,  撮像 ,  物理的性質 ,  画像分析 ,  タイヤ ,  データ融合 ,  物性値 ,  走査電子顕微鏡法
準シソーラス用語： *走査型電子顕微鏡 ,  走査型電子顕微鏡検査法 ,  SEM【顕微鏡】 ,  SEM画像

分類 (3件)： 電子顕微鏡,イオン顕微鏡  (BD02050B) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  機械的性質  (YH02022L)

引用文献 (9件)：

• [1] Z. Liu, J. Shao, W. Xu, Y. Zhang, and H. Chen, “Prediction of elastic compressibility of rock material with soft computing techniques,” Applied soft computing, vol.22, pp.118-125, 2014. \n
• [2] H. Guo, J. Yin, J. Zhao, L. Yao, X. Xia, and H. Luo, “An ensemble learning for predicting breakdown field strength of polyimide nanocomposite films,” Journal of nanomaterials, vol.2015, p.7, 2015. \n
• [3] N. Saito, T. Ogawa, and M. Haseyama, “Identification of reliable results for rubber material property estimation using scanning electron microscope images and mix proportions,” Proceedings of the 32nd international technical conference on circuits, systems, computers, and communications, pp.265- 266, 2017. \n
• [4] I.T.Jolliffe, “A note on the use of principal components in regression,” Applied statistics, pp.300-303, 1982. \n
• [5] R.M. Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, “Textural features for image classification,” IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics, vol. SMC-3, no.6, pp.610-621, 1973. \n

タイトルに関連する用語 (5件)： 撮像 ,  走査型電子顕微鏡 ,  ゴム材料 ,  物性値 ,  推定