日本金属学会2023年秋期(第173回)講演大会

講演情報

公募シンポジウム講演

[S8] S8.極限環境対応構造材料のためのマテリアル DX(I)(1)

2023年9月20日(水) 13:00 〜 17:00 O会場 (工学部総合教育研究棟3階36講義室)

座長:尾方 成信(大阪大学)、大森 俊洋(東北大学)

14:40 〜 14:55

[S8.7] 計算コストの少ないCNNによるフェライト組織の判定

*當代 光陽1、大下 明子1、久保 津羽咲1、豊崎 怜音1、守谷 昂紀1、加藤 茂1 (1. 新居浜高専)

キーワード:人工知能、CNN、微細組織、フェライト、鉄鋼材料

本研究は画像認識に優れた能力を持つ人工知能技術である畳み込みニューラルネットワークによって、鉄鋼材料のフェライト組織の特徴を学習し、自動評価することを目的とした。

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