講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-02-27 16:20
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 ○金井美岬・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大) |
抄録 |
(和) |
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. |
(英) |
In this paper, we investigate a method for generation of images that represent the internal structure of rubber materials using mix proportions. In the proposed method, we train an auxiliary classifier generative adversarial network (AC–GAN), one of conditional image generation methods, with pairs of images of rubber materials and their mix proportions. The proposed method can reduce time and cost in conventional development of rubber materials by estimating the internal structure of rubber materials without trial production. Furthermore, we verify the effectiveness of the proposed method through experiments that compare the images generated by the proposed method and the real images. |
キーワード |
(和) |
ゴム材料 / 電子顕微鏡画像 / 敵対的生成ネットワーク / / / / / |
(英) |
Rubber materials / electron microscope images / generative adversarial network / / / / / |
文献情報 |
信学技報 |
資料番号 |
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発行日 |
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ISSN |
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