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文献
J-GLOBAL ID:202002264925234146   整理番号:20A0698261

ゴム材料の配合量を用いたAC-GANに基づく電子顕微鏡画像の生成に関する一検討

A Note on Generation of Electron Microscope Images via Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network with Mix Proportions
著者 (4件):
資料名:
巻: 119  号: 421(ITS2019 30-56)  ページ: 107-111  発行年: 2020年02月20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:
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本文では,配合する原料およびその配合量(以降配合データ)を用いたゴム材料の内部構造を表現する画像生成について検討を行う.提案手法では,電子顕微鏡を用いて高倍率でゴム材料を撮像した画像とその配合データの組を用いて,条件付き画像生成手法の一つであるauxiliary classifier generative adversarial network(AC-GAN)の学習を行う.提案手法により,ゴム材料を試作することなく,その内部構造を推定可能となり,ゴム材料の開発におけるコストと時間の削減が期待できる.また,提案手法により生成された画像と実画像を比較する実験により,提案手法の有効性を検証する.(著者抄録)
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分類 (3件):
分類
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化学的性質  ,  ゴム  ,  その他の情報処理 
タイトルに関連する用語 (5件):
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