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J-GLOBAL ID：202002255670829818   整理番号：20A0866103

深層学習に基づくZnO SEM画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Zno SEM Image Segmentation Based on Deep Learning

著者 (1件)： Li Linmao (School of Electronic,Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 782  号： 2  ページ： 022035 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ナノワイヤと他の機能の比表面積に影響するナノ材料の半径は,ナノ材料のオプトエレクトロニクス応用に重要である。走査型Electron顕微鏡(SEM)はナノワイヤの空間形態を観察する有効な方法である。しかしながら,地形特徴の現在の測定は,主に手動法を用いており,特に多数のそれらを測定するとき,不安定性誤差をもたらす。深い学習は,ナノワイヤSEM画像を同定し,セグメント化するための効率的で高速な方法を提供する。深い学習方法を通して,ナノ材料の空間特性を迅速に測定することができて,それは統計的観点から特徴と無線とテレビジョン応用の間の関係性を説明することを目的とした。本論文では,半径を測定するための深い学習画像認識システムを設計した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： テレビジョン応用 ,  不安定性 ,  オプトエレクトロニクス ,  ナノワイヤ ,  比表面積 ,  ナノ材料 ,  *セグメンテーション ,  *酸化亜鉛 ,  *学習 ,  画像認識
準シソーラス用語： *SEM画像 ,  *画像セグメンテーション ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  ZnO ,  SEM画像 ,  セグメンテーション