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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-11 13:16 CNNを用いたガリウム結晶方位の予測 ○一宮光悦・宮川大輝（日本工大）・近藤敏彰（愛知工大）・荒川俊也（日本工大）  CS2024-12 |
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| 抄録 | （和） | 金属の結晶性評価には，一般的に，電子線後方散乱回折(Electron Back Scattered Diffraction Pattern：EBSD)法が用いられている．しかし，EBSD測定に用いられる装置は高額なため所有する機関は限られており，測定には多くの手間と費用を要する．そこで本研究では，より簡便かつ短時間に金属の結晶性評価を行う手法の確立を目指し，機械学習によるガリウムの結晶評価方法について検討を行った．液体ガリウムが固化する様子を経時的にカメラで撮影し，液体ガリウムの固化パターンとEBSD測定によるオイラー角の測定結果との相関を機械学習により取得し，ガリウムの結晶方位の予測を行った． |
| （英） | Electron Back Scattered Diffraction (EBSD) is commonly used to evaluate the crystallinity of metals. However, the equipment used for EBSD measurements is expensive, and only a limited number of institutions own such equipment. In this study, we investigated a method for evaluating the crystallinity of gallium by machine learning, aiming to establish a simpler and quicker method for evaluating the crystallinity of metals. The solidification of liquid gallium was captured by a camera over time, and the correlation between the solidification pattern of liquid gallium and the Euler angle measured by EBSD was obtained by machine learning to predict the crystal orientation of gallium. | |
| キーワード | （和） | 結晶性評価 / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Machine Learning / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 100, CS2024-12, pp. 19-20, 2024年7月. | |
| 資料番号 | CS2024-12 | |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CS2024-12 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2024-07-11 - 2024-07-12 |
| 開催地（和） | 対馬市交流センター 厳原地区公民館 大会議室 |
| 開催地（英） | Center for Tsushima engagement |
| テーマ（和） | セマンティックコミュニケーション, アクセスネットワーク, 水中・地中通信, IoT, コグニティブ無線, 符号化方式, 一般 |
| テーマ（英） | Semantic communications, Access networks, Underwater and underground communications, IoT, Cognitive radio, Coding scheme, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2024-07-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いたガリウム結晶方位の予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of gallium crystal orientation using CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 結晶性評価 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 一宮 光悦 / Kouetsu Ichinomiya / イチノミヤ コウエツ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮川 大輝 / Haruki Miyakawa / ミヤカワ ハルキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 敏彰 / Toshiaki Kondo / コンドウ トシアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛知工科大学 (略称： 愛知工大) Aichi University of Technology (略称： AUT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 俊也 / Toshiya Arakawa / アラカワ トシヤ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-11 13:16:00 |
| 発表時間 | 2分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2024-12 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.100 |
| ページ範囲 | pp.19-20 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2024-07-04 (CS) |
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