深層学習を用いた繊維の外観形状による分類

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タイトル別名
  • Classification of Fibers by the Appearance Shape Using Deep Learning

抄録

<p>光学顕微鏡による繊維の観察は繊維鑑別に用いられる一手法であり，繊維の外観的な形状に基づいて繊維を鑑別する．通常の繊維鑑別では繊維の化学構造に基づき適した手法を用いて鑑別を行うが，本研究では繊維鑑別への深層学習の活用を目指して，光学顕微鏡画像の外観形状に基づく繊維分類手法の開発を試みた．異なる外観形状を持った繊維を対物レンズが20 倍と40 倍で拡大撮影した画像を適した形式へ加工し，事前学習済みのネットワークResnet50 への転移学習を用いて学習を行なった．その結果，40 倍の倍率の画像を予めランダムに並び替えたデータセットで検証精度が約97％に達し，深層学習の有用性がみられた．また，20 倍に拡大撮影した画像と40 倍の画像を同一の学習内で使用することができ，倍率の異なる試料を同時に訓練に用いられることが示された．よって，深層学習を用いた繊維鑑別の可能性が示唆された．</p>

収録刊行物

  • 繊維製品消費科学

    繊維製品消費科学 63 (4), 242-249, 2022-04-25

    一般社団法人　日本繊維製品消費科学会

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390010457708690816
  • DOI
    10.11419/senshoshi.63.4_242
  • ISSN
    18846599
    00372072
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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