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公開番号2025026032
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-21
出願番号2023131362
出願日2023-08-10
発明の名称組成探索方法及びエポキシ硬化物
出願人株式会社東芝,東芝インフラシステムズ株式会社
代理人弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
主分類C08G 59/42 20060101AFI20250214BHJP(有機高分子化合物;その製造または化学的加工;それに基づく組成物)
要約【課題】エポキシ硬化物の組成を効率的に探索することが可能な組成探索方法及び当該組成探索方法により得られるエポキシ硬化物を提供すること。
【解決手段】実施形態に係る組成探索方法は、エポキシ主剤及び酸無水物硬化剤を含むマトリックスと充填剤であるシリカとを含む第1のエポキシ硬化物の内部構造を表す画像である第1の画像を取得する第1取得工程と、第1の画像に2値化を施して第1の2値化画像を生成する第1生成工程と、第1の2値化画像に位相的データ解析を施して第1の特徴量を算出する第1算出工程と、第1の特徴量と第1のエポキシ硬化物の強度特性の実測値とを含むデータセットに基づく機械学習により、エポキシ硬化物の内部構造を表す画像に基づく特徴量から当該エポキシ硬化物の強度特性を予測するモデルを構築する構築工程と、を有する。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
エポキシ主剤及び酸無水物硬化剤を含むマトリックスと充填剤であるシリカとを含む第１のエポキシ硬化物の内部構造を表す画像である第１の画像を取得する第１取得工程と、
前記第１の画像に２値化を施して第１の２値化画像を生成する第１生成工程と、
前記第１の２値化画像に位相的データ解析を施して第１の特徴量を算出する第１算出工程と、
前記第１の特徴量と前記第１のエポキシ硬化物の強度特性の実測値とを含むデータセットに基づく機械学習により、エポキシ硬化物の内部構造を表す画像に基づく特徴量から当該エポキシ硬化物の強度特性を予測するモデルを構築する構築工程と、
を具備する組成探索方法。
続きを表示（約 980 文字）【請求項２】
第２のエポキシ硬化物の内部構造を表す第２の画像を取得する第２取得工程と、
前記第２の画像に２値化を施して第２の２値化画像を生成する第２生成工程と、
前記第２の２値化画像に位相的データ解析を施して第２の特徴量を算出する第２算出工程と、
前記モデルを用いて、前記第２の特徴量から前記第２のエポキシ硬化物の強度特性を予測する予測工程と、を更に備える、
請求項１記載の組成探索方法。
【請求項３】
前記第２取得工程は、前記第２の画像として、前記第２のエポキシ硬化物を電子走査顕微鏡で電子走査することにより生成した電子走査顕微鏡画像を取得する、請求項２記載の組成探索方法。
【請求項４】
前記第２取得工程は、前記第２の画像として、前記第２のエポキシ硬化物の組成に基づく予測計算により生成された仮想的な電子走査顕微鏡画像を取得する、請求項２記載の組成探索方法。
【請求項５】
前記第１算出工程は、
前記第１の２値化画像に前記位相的データ解析を施して解析値を算出し、
前記解析値をベクトル化して前記第１の特徴量を算出する、
請求項１記載の組成探索方法。
【請求項６】
前記第１算出工程は、
前記第１の２値化画像に前記位相的データ解析としてパーシステントホモロジを施してパーシステント図を算出し、
前記パーシステント図をベクトル化して前記第１の特徴量を算出する、
請求項５記載の組成探索方法。
【請求項７】
前記画像は、前記エポキシ硬化物を走査電子顕微鏡で電子走査することにより生成される、請求項１又は２記載の組成探索方法。
【請求項８】
前記強度特性は、曲げ強さである、請求項１又は２記載の組成探索方法。
【請求項９】
エポキシ主剤及び酸無水物硬化剤を含むマトリックスと充填剤であるシリカとを含むエポキシ硬化物であって、
当該エポキシ硬化物の電子走査顕微鏡画像に基づく１次のパーシステント図の（生成時刻，消滅時刻）が（１．２～３．５，２．０～５．０）の範囲における値が１０
－２
未満となる組成を有する、
エポキシ硬化物。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、組成探索方法及びエポキシ硬化物に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
エポキシ硬化物の組成を探索する際、多くの時間やコスト、人的資源が必要である。例えば、シリカ（SiO
2
）充填エポキシ樹脂の場合、充填するシリカの配合条件等の組成を検討し、試作した後、強度特性等の物性を取得し、その結果を次の試作に反映する。配合条件は、具体的には、シリカ充填率、粒形（球形状や破砕形状）の選択、異なる粒形粒子の組み合わせ配合比、粒径、粒度分布等である。多くの場合、これら配合条件等の組成は、熟練した技術者の勘と経験により決定したうえで、数多くの試作や物性取得といった工程を繰り返すことで探索されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－３８３４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、エポキシ硬化物の組成を効率的に探索することが可能な組成探索方法及び当該組成探索方法により得られるエポキシ硬化物を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る組成探索方法は、エポキシ主剤及び酸無水物硬化剤を含むマトリックスと充填剤であるシリカとを含む第１のエポキシ硬化物の内部構造を表す画像である第１の画像を取得する第１取得工程と、前記第１の画像に２値化を施して第１の２値化画像を生成する第１生成工程と、前記第１の２値化画像に位相的データ解析を施して第１の特徴量を算出する第１算出工程と、前記第１の特徴量と前記第１のエポキシ硬化物の強度特性の実測値とを含むデータセットに基づく機械学習により、エポキシ硬化物の内部構造を表す画像に基づく特徴量から当該エポキシ硬化物の強度特性を予測するモデルを構築する構築工程と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
組成探索装置のハードウェア構成を示す図
予測モデルの構築局面におけるエポキシ硬化物の組成探索方法の処理手順を示す図
図２に示す処理手順を模式的に示す図
図２の工程ＳＡ２～ＳＡ５において生成されるデータの具体例を示す図
第１の組成探索局面におけるエポキシ硬化物の組成探索方法の処理手順を示す図
図５に示す処理手順を模式的に示す図
図５の工程ＳＢ３及びＳＢ５において生成されるデータの具体例を示す図
第２の組成探索局面におけるエポキシ硬化物の組成探索方法の処理手順を示す図
図８に示す処理手順を模式的に示す図
図８の工程ＳＣ２及びＳＣ４において生成されるデータの具体例を示す図
ある強度特性を有する硬化物のパーシステント図の一例を示す図
特殊ジェネレータに対応する領域が重畳されたＳＥＭ画像（２値化済み）の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わる組成探索方法及びエポキシ硬化物を説明する。
【０００８】
（組成探索方法）
本実施形態に係る組成探索方法は、組成探索装置を用いて行うエポキシ硬化物の組成を探索する方法に関する。
【０００９】
図１は、組成探索装置１００のハードウェア構成を示す図である。図１に示すように、組成探索装置１００は、プロセッサ１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３、補助記憶装置４、入力機器５、表示機器６及び通信機器７を有するコンピュータである。プロセッサ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、補助記憶装置４、入力機器５、表示機器６及び通信機器７のデータ及び各種信号の送受信は、バス（Bus）を介して行われる。
【００１０】
プロセッサ１は、組成探索装置１００の全体の動作を制御する集積回路である。例えば、プロセッサ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）及び／又はＦＰＵ（Floating-Point Unit）を有する。プロセッサ１は、内部メモリやＩ／Ｏインタフェースを備えてもよい。プロセッサ１は、ＲＯＭ２又は補助記憶装置４等が予め記憶するプログラムを解釈及び演算することにより種々の処理を実行する。なおプロセッサ１は、一部又は全体がＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアにより実現されてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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