[P] P52~P56

[P55] 深層学習を用いたセマンティックセグメンテーション手法による Au-Cu-Al 生体用形状記憶合金の結晶粒界の抽出

*尾崎 滉一¹、野平 直希¹、邱 琬婷¹、海瀨 晃^1,2、田原 正樹¹、塙 隆夫²、細田 秀樹¹ (1. 東工大研究院、2. 医科歯科大生材研)

キーワード：生体用形状記憶合金、マルテンサイト変態、深層学習

Au-Cu-Al三元系合金の粒界脆性には、結晶粒微細化による組織制御が有効である。そこで、粒界を正しく抽出・評価するために、深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションによる抽出・評価を検討した。