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J-GLOBAL ID：202202268564098293   整理番号：22A0717870

プラスチックの劣化を非破壊で診断する新技術を開発 近赤外光スペクトルと機械学習により高精度の検査が可能に

著者 (2件)： 新澤英之 (産業技術総合研) ,  水門潤治 (産業技術総合研)
資料名： 産総研LINK(Web)
巻： 2022  号： Jan  ページ： WEB ONLY  発行年： 2022年01月 
JST資料番号： U0301B  ISSN： 2189-6097  資料種別： ニュースレター (N)
発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

タイトルに関連する用語 (7件)： プラスチック ,  診断 ,  開発 ,  近赤外光 ,  スペクトル ,  機械学習 ,  検査