ディープラーニングを用いた画像解析によるリチウムイオン電池における空隙情報の自動抽出方法の探索

塩原 孝弘  内野 学  福井 正博  

誌名
電子情報通信学会論文誌 C   Vol.J103-C   No.3   pp.143-152
公開日: 2020/02/17
Online ISSN: 1881-0217
DOI: 
論文種別: 特集論文 (電子回路実装技術と実装材料技術論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
画像解析,  ディープラーニング,  リチウムイオンバッテリー,  特徴抽出,  

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あらまし: 
材料開発において,人は材料の組み合わせや手順などの設計条件を決めて繰り返し実験し,求める特性値(機能,性能)をもつ新材料や代替材料を探索する.実験結果のデータ(画像)から注目する組成の特徴量を抽出するのに非常に時間がかかり,しかも人により抽出精度にばらつきが生じ,材料開発を効率的に進めることができない.画像データから組成の大きさや位置,分布などの特徴量を自動抽出し,しかも結果の材料特性値と関連づけすることで,効率的かつ非属人的に最適解を導き出すことができる.我々はこれまで蓄積したリチウムイオン電池の走査型電子顕微鏡画像データから,ディープラーニングを用いた解析により熟練者が注目する空隙情報を自動抽出し,数値化するアルゴリズムを開発した.本手法による抽出精度が人による精度の平均値を上回り,熟練者に匹敵する実験結果を得ることを確認できた.