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J-GLOBAL ID：201902248560797223   整理番号：19A0603062

電子顕微鏡により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定に関する一検討

A Note on Estimation of Deteriorated Regions Based on Anomaly Detection from Rubber Material Electron Microscope Images

著者 (3件)： 藤後廉 (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： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 449(ITS2018 59-85)  ページ： 265-268  発行年： 2019年02月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本文では,電子顕微鏡により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定について検討する。耐久寿命の長いゴム材料を開発するためには,劣化の原因を明らかにすることが重要であり,機械学習技術の応用が期待されている。ゴム材料の劣化は,電子顕微鏡画像から観察可能ではあるものの,大量データの取得は困難である。そこで本文では,劣化の生じていない画像領域のみを学習に用いた劣化領域推定手法を提案する。提案手法では,電子顕微鏡画像をパッチ分割し,パッチ毎にDeep Autoencoding Gaussian Mixture Model(DAGMM)により次元削減および密度推定を学習する。さらに,DAGMMに基づき異常度を各パッチに対して算出することで,異常検知を実現する。また,実験により提案手法の有効性について検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： 電子顕微鏡 ,  *情報 ,  *ゴム ,  *劣化 ,  *機械学習 ,  検出 ,  *方式 ,  実証実験 ,  有効性
準シソーラス用語： 異常検知 ,  *映像情報 ,  材料劣化 ,  *劣化領域推定手法

分類 (3件)： ゴム  (YH07020M) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ゴム・プラスチック材料試験  (HB03000F)

引用文献 (8件)：

• R. John, ′′What is material informatics, materials informatics-effective data management for new materials discovery,′′ 1999.
• C. Jörgensen, ′′Access to pictorial material: A review of current re-search and future prospects,′′ Computers and the Humanities, vol. 33, no. 4, pp. 293-318,1999.
• B. Meredig, ′′Industrial materials informatics: Analyzing large-scale data to solve applied problems in r&d, manufacturing, and sup-ply chain,′′ Current Opinion in Solid State and Materials Science, vol. 21, no. 3, pp. 159-166,2017.
• R. Ramprasad, R. Batra, G. Pilania et al., ′′Machine learning in ma-terials informatics: recent applications and prospects,′′ npj Computa-tional Materials, vol. 3, no. 1, p. 54,2017.
• A. Lugauskas, L. Levinskait, and D. Pečiulyt, ′′Micromycetes as de-terioration agents of polymeric materials,′′ International biodeterio-ration & biodegradation, vol. 52, no. 4, pp. 233-242,2003.

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子顕微鏡 ,  撮像 ,  ゴム材料 ,  異常検知 ,  推定