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J-GLOBAL ID：201802254821232823   Reference number：18A0114675

深層学習を用いた超音波透過画像からの気泡検査システムに関する研究

Author (5)： NAGAYAMA SHO (金沢工大 工) ,  KAWASAKI KUNIMASA (金沢工大 大学院工学研究科) ,  MATSUI YASUHIRO (金沢工大) ,  NAGATA SHIGEMI (金沢工大 工) ,  NAGATA SHIGEMI (金沢工大 大学院工学研究科)
Material： ViEWビジョン技術の実利用ワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (ViEW講演論文集(CD-ROM))
Volume： 2017  Page： ROMBUNNO.IS2-A8  Publication year： Dec. 07, 2017 
JST Material Number： L4705C  Document type： Proceedings
Article type： 短報  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *Machine Learning ,  *neural network (biomodel) ,  ultrasonic image ,  acoustic transmission ,  ultrasonic wave ,  ultrasonic transmission method ,  bubble ,  lithium ion battery ,  feature extraction ,  image recognition ,  object recognition ,  parameter ,  *deep learning ,  ultrasonic transmission ,  parameter selection ,  acoustic wave propagation ,  transmission (propagation) ,  wave propagation ,  propagation (transmission)

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Neurocomputers  (JC06010Q)

Terms in the title (5)： 深層学習 ,  音波透過 ,  気泡 ,  検査システム ,  研究