機械学習による高速STEM像の高精度化および3次元転位その場観察への応用
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- 井原 史朗
- 研究代表者
- 九州大学
研究課題情報
- 体系的番号
- JP21K20491
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
- 研究課題/領域番号
- 21K20491
- 研究種目
- 研究活動スタート支援
- 配分区分
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- 基金
- 審査区分/研究分野
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- 0401:材料工学、化学工学およびその関連分野
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-08-30 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 3,120,000 円 (直接経費: 2,400,000 円 間接経費: 720,000 円)
研究概要
金属材料の変形や破壊を詳細に理解するためには格子欠陥の挙動を捉える必要があり，本研究ではこのための技術開発およびその実施を行う．高速で格子欠陥の挙動を捉えるためには，高速で電子顕微鏡観察を行う必要があるが，高速で撮影を行うと像にノイズが多く含まれてしまう．そこで，機械学習を用いて像の改善を行い，これまで未解明な点が多かった変形中に変化する格子欠陥の詳細を可視化することを試みる．
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1040289864809028864
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- KAKEN
