[18a-Z32-1~10] 23.1 Joint Session N "Informatics"

[18a-Z32-7] Microstructure Analysis using Automatic Segmentation and Persistent Homology

〇Takayuki Kanda¹, Motai Kumi¹, Tomonori Kimura¹, Masafumi Noujima¹, Sayaka Tanimoto¹ (1.Research & Development Group, Hitachi, Ltd.)

Keywords:Persistent Homology, Machine learning

組織画像は多くの情報を含むが、大量のデータを扱うことが可能なMIへの活用を進めるにあたっては解析の負荷低減や画像特徴の定量化が望まれる。本研究では、高い耐食性や耐摩耗性が期待されるCr基合金を例として、走査型電子顕微鏡で観察した反射電子像について、解析負荷低減のため機械学習モデルによる相の自動セグメンテーションを行った。当日は画像特徴の定量化の詳細についても報告予定である。