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公開番号2022170652
公報種別公開特許公報(A)
公開日2022-11-10
出願番号2021182754
出願日2021-11-09
発明の名称材料特性評価方法
出願人日立金属株式会社
代理人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20221102BHJP(計算;計数)
要約【課題】撮像した画像を基に材料特性を予測し、元画像の材料特性との比較による材料評価方法を提供する。
【解決手段】方法は、学習用材料を撮像した学習用画像に対し学習用低階調画像を作成する学習用画像処理ステップ、学習用低階調画像と学習用材料の材料特性とを対応付けて学習用低階調画像から学習用特徴量を抽出し、学習用特徴量から学習用材料の材料特性を予測する回帰モデルを学習する機械学習ステップ、評価用材料の評価用画像を入力し、評価用低階調画像と評価用低階調画像から仮想画像とを作成する評価用画像処理ステップ、評価用低階調画像から評価用特徴量を抽出し、評価用特徴量から回帰モデルによって評価用材料の第1の材料特性を予測し、仮想画像から仮想画像特徴量を抽出し、仮想画像特徴量から回帰モデルによって評価用材料の第2の材料特性を予測する品質予測ステップ及び第1の材料特性と第2の材料特性とを比較する評価ステップを有する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項1】
一つ以上の評価用材料の評価用画像を読み込み、
前記評価用画像に対して、階調を低くした評価用低階調画像と、
前記評価用低階調画像を加工した仮想画像と、を作成する評価用画像処理ステップと、
前記評価用低階調画像から評価用特徴量を抽出し、
前記評価用特徴量から、回帰モデルによって前記評価用材料の第1の材料特性を予測し、
前記仮想画像から仮想画像特徴量を抽出し、
前記仮想画像特徴量から、前記回帰モデルによって前記評価用材料の第2の材料特性を予測する材料特性予測ステップと、
前記第1の材料特性と、前記第2の材料特性と、を比較する評価ステップと、
を有することを特徴とする材料特性評価方法。
続きを表示(約 920 文字)【請求項2】
一つ以上の評価用材料の評価用画像を読み込み、
前記評価用画像に対して、階調を低くした評価用低階調画像を作成し、
前記評価用低階調画像から評価用特徴量を抽出し、
前記評価用特徴量から、回帰モデルによって前記評価用材料の第1の材料特性を予測する材料特性初期予測ステップと、
前記評価用低階調画像に対する加工条件を変えながら仮想画像を作成し、
前記仮想画像から仮想画像特徴量を抽出し、
前記仮想画像特徴量から、前記回帰モデルによって加工条件ごとの材料特性を予測し、
前記加工条件ごとの材料特性の中から第3の材料特性を決定する仮想材料特性予測ステップと、
前記第1の材料特性と、前記第3の材料特性と、を比較し、
前記第1の材料特性と、前記第3の材料特性の少なくとも一方を第4の材料特性とする材料探索評価ステップと、
を有し、
前記第4の材料特性と、前記第4の材料特性を算出するのに用いた画像とを、
前記第1の材料特性と、前記評価用低階調画像とに置き換えながら、前記仮想材料特性予測ステップと、
前記材料探索評価ステップを繰り返し行うことを特徴とする材料特性評価方法。
【請求項3】
一つ以上の学習用材料を撮像して得られた、複数の学習用画像に対して、階調を低くした学習用低階調画像を作成し、学習用低階調画像群とする学習用画像処理ステップと、
前記学習用低階調画像群と、前記学習用低階調画像群における前記学習用材料の材料特性と、を対応付けて読み込み、
前記学習用低階調画像から学習用特徴量を抽出し、
前記学習用特徴量から前記学習用材料の材料特性を予測する回帰モデルを学習する機械学習ステップと、
をさらに有することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の材料特性評価方法。
【請求項4】
前記学習用低階調画像から、前記学習用材料の材料特性を予測するために必要な学習用特徴量を削減する特徴量特定ステップをさらに有することを特徴とする請求項3に記載の材料特性評価方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、材料の画像から材料特性を評価する技術に関する。
続きを表示(約 2,000 文字)【背景技術】
【0002】
近年、データ科学の手法を材料科学に適用するマテリアルズインフォマティクスという技術分野が活用され始めており、革新的な材料の開発や材料開発のスピードアップが期待されている。
材料開発のデータの中でも、材料を電子顕微鏡や光学顕微鏡などで撮影して得た画像は材料特性に関連する有益な情報が含まれている。材料を撮像して得た画像を、材料特性に関連付けて分析することにより、材料特性の向上をめざす事例が報告されている。
材料画像と材料特性を結び付ける方法として、例えば、特許文献1にニューラルネットワークを用いて材料特性を予測する方法が開示されている。また、特許文献2には、材料画像と材料特性の関係を検討するために画像から特徴量を抽出し、評価エリアサイズを決定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
特開2018-133174号公報
特開2020-204824号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかし、例えば、特許文献1の方法では、実際の材料画像から材料特性を予測できても、材料特性を向上させる施策につなげることは難しい。また、特許文献2の方法では、材料画像と材料特性の関係を考察した後に、目的の特性を得るための仮説を立てて、実際に材料を作成し、特性を測定して検証する必要があり、材料組織や組成の制御技術が確立されていない段階では、多くの手間や時間が掛かるという課題があった。
【0005】
そこで本発明では、特性向上のために想定した材料の特性を、実験による測定を行わなくても、簡便かつ迅速に検証する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の材料特性評価方法は、一つ以上の評価用材料の評価用画像を読み込み、前記評価用画像に対して、階調を低くした評価用低階調画像と、前記評価用低階調画像を加工した仮想画像と、を作成する評価用画像処理ステップと、前記評価用低階調画像から評価用特徴量を抽出し、前記評価用特徴量から、回帰モデルによって前記評価用材料の第1の材料特性を予測し、前記仮想画像から仮想画像特徴量を抽出し、前記仮想画像特徴量から、前記回帰モデルによって前記評価用材料の第2の材料特性を予測する材料特性予測ステップと、 前記第1の材料特性と、前記第2の材料特性と、を比較する評価ステップと、を有することを特徴とする。
【0007】
本発明の材料特性評価方法は、一つ以上の評価用材料の評価用画像を読み込み、 前記評価用画像に対して、階調を低くした評価用低階調画像を作成し、前記評価用低階調画像から評価用特徴量を抽出し、前記評価用特徴量から、回帰モデルによって前記評価用材料の第1の材料特性を予測する材料特性初期予測ステップと、前記評価用低階調画像に対する加工条件を変えながら仮想画像を作成し、前記仮想画像から仮想画像特徴量を抽出し、前記仮想画像特徴量から、前記回帰モデルによって加工条件ごとの材料特性を予測し、前記加工条件ごとの材料特性の中から第3の材料特性を決定する仮想材料特性予測ステップと、前記第1の材料特性と、前記第3の材料特性と、を比較し、前記第1の材料特性と、前記第3の材料特性の少なくとも一方を第4の材料特性とする材料探索評価ステップと、を有し、前記第4の材料特性と、前記第4の材料特性を算出するのに用いた画像とを、前記第1の材料特性と、前記評価用低階調画像とに置き換えながら、前記仮想材料特性予測ステップと、前記材料探索評価ステップを繰り返し行うことを特徴とする。
【0008】
また、本発明の材料特性評価方法では、一つ以上の学習用材料を撮像して得られた、複数の学習用画像に対して、階調を低くした学習用低階調画像を作成し、学習用低階調画像群とする学習用画像処理ステップと、前記学習用低階調画像群と、前記学習用低階調画像群における前記学習用材料の材料特性と、を対応付けて読み込み、前記学習用低階調画像から学習用特徴量を抽出し、前記学習用特徴量から前記学習用材料の材料特性を予測する回帰モデルを学習する機械学習ステップと、をさらに有することが好ましい。
【0009】
また、本発明の材料特性評価方法では、前記学習用低階調画像から、材料特性を予測するために必要な学習用特徴量を削減する特徴量特定ステップをさらに有することが好まし
【発明の効果】
【0010】
本発明によれば、特性向上のために想定した材料組織の特性を、実験による測定を行わなくても、簡便かつ迅速に検証することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
(【0011】以降は省略されています)

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