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J-GLOBAL ID：202202211347279255   整理番号：22A0589259

画像処理と機械学習による透明超疎水性コーティングのための表面粗さの推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of surface roughness for transparent superhydrophobic coating through image processing and machine learning

著者 (4件)： Hooda Amrita (Department of Electrical and Electronics Engineering, School of Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Kumar Adesh (Department of Electrical and Electronics Engineering, School of Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Goyat Manjeet Singh (Department of Physics, School of Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India) ,  Gupta Rajeev (Department of Physics, School of Engineering, University of Petroleum and Energy Studies, Dehradun, India)
資料名： Molecular Crystals and Liquid Crystals  (Molecular Crystals and Liquid Crystals)
巻： 726  号： 1  ページ： 90-104  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0877A  ISSN： 1542-1406  CODEN： MCLCE9  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： 現在の時代において,超疎水性表面/被覆は,自己洗浄,防食,抗接着,反射防止,および凍結防止などの排他的特徴のために,世界中で大きな注目を集めている。超疎水性コーティングの自己洗浄機構のアイデアは,ハス植物葉の自己浄化効果から出現した。超疎水性表面は,表面と水滴の間の非常に大きな接触角(>150)により,塵埃,細菌およびウイルスを除去する大きな能力を有した。本研究は,画像処理と機械学習アプローチによる開発した超疎水性被覆の電界放出走査型電子顕微鏡(FESEM)画像の表面粗さ推定に基づいている。官能化SiO_2ナノ粒子埋込ポリスチレン(PS)および二重官能化ZnOナノ粒子埋込PSの透明超疎水性被覆を,改良ゾル-ゲル法を用いて調製した。合成した被覆の超疎水性は,水滴とコーティングの間の150°以上の大きな接触角によって実現した。超疎水性被覆のFSESM画像を,MATLAB2018画像処理と機械学習ツールを用いて処理し,計算アルゴリズムによる粗さを計算した。離散ウェーブレット処理を用いて画像セグメンテーションを行い,k-平均クラスタリングを適用して被覆の異なる組成に対する粗さスコアを予測した。計算法は被覆の表面粗さ推定の約91.70%の精度を示した。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： 接触角 ,  接着 ,  走査電子顕微鏡 ,  電界放出 ,  水滴 ,  *被覆 ,  防食 ,  細菌 ,  自浄作用 ,  *疎水性 ,  塵埃 ,  *画像処理 ,  ゾル-ゲル法 ,  官能化 ,  ナノ粒子
準シソーラス用語： *超疎水性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： デジタル画像処理 ,  電子顕微鏡 ,  K平均クラスタリング ,  機械学習 ,  超疎水性コーティング ,  表面粗さ

分類 (1件)： 液晶一般  (BK03010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 画像処理 ,  機械学習 ,  超疎水性 ,  コーティング ,  表面粗さ ,  推定