日本金属学会2024年春期(第174回)講演大会

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ポスターセッション

11.Computational Science » Computational Science

[P] P14~P18

Tue. Mar 12, 2024 2:00 PM - 3:30 PM 3F Library Hall Bldg.

2:00 PM - 3:30 PM

[P15] Estimation of grain boundaries in cemented carbide using deep learning

*Yuya Kishida1, Nobuo Miyasaka2 (1. Sumitomo Electric Industries, LTD., 2. Sumitomo Electric Hardmetal Corp.)

Keywords:深層学習、画像解析、超硬合金

ミクロな材料組織の結晶粒径導出にはEBSD法が用いられるが、EBSD法はSEM像より汎用性が低い。結晶方位マップをもとにした教師データから深層学習を行い、SEM像から結晶粒界を推定し粒径や形状情報の定量化を試みた。

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