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J-GLOBAL ID：202202265711098248   整理番号：22A1072649

X線CTデータを用いた3次元CNNによる木材の物性予測

Prediction of wood mechanical property using three-dimensional convolutional neural network with X-ray CT data

著者 (4件)： 田村聡真 (京大 農) ,  久住亮介 (京大 大学院) ,  和田昌久 (京大 大学院) ,  小林加代子 (京大 大学院)
資料名： 日本木材学会大会研究発表要旨集(完全版)(CD-ROM)  (日本木材学会大会研究発表要旨集(CD-ROM))
巻： 72nd  ページ： ROMBUNNO.C15-P-07  発行年： 2022年03月01日 
JST資料番号： L1221B  ISSN： 1349-0532  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)

本文一部表示： 【緒言】木材は同じ樹種であっても構造のばらつきが大きく、物性もこれに影響される。物性に影響を与える主な構造的な要因としては、比重、ミクロフィブリル傾角などが挙げられるが、木材は複雑な階層構造を有しているため、いずれの値も木材中で均一ではなく...【本文一部表示】

シソーラス用語： *木材 ,  *物理的性質 ,  *予測 ,  X線CT ,  三次元 ,  ニューラルネットワーク ,  動的機械分析 ,  粘弾性 ,  機械学習 ,  スギ材 ,  損失弾性率 ,  動弾性係数
準シソーラス用語： CNN ,  DMA【分析】 ,  精度検証 ,  弾性率計測 ,  貯蔵弾性率 ,  動的粘弾性 ,  物性 ,  予測精度

分類 (1件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： X線CT ,  3次元 ,  CNN ,  木材 ,  物性 ,  予測