詳しくは資料をダウンロード、またはお問い合わせください。
最終更新日:
2023-03-09 14:27:49.0
上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。
カタログ発行日:2023/03/09
深層学習×データ解析によりSEM像から活物質の粒径を求めました
深層学習により、画像から目的の対象物を抽出することが可能です。また、得られた対象ごとに領域を解析することで数値として情報を得ることができます。
今回、バッテリー正極材の断面SEM像に対して、深層学習を用いて活物質粒子の抽出、クラックの検出をしました。Slice&Viewデータのような3Dデータに対しても同様に抽出が可能です。3Dデータからクラック有、クラック無粒子を抽出し、それぞれの粒径を算出しました。
関連情報
お問い合わせ
※お問い合わせをすると、以下の出展者へ会員情報(会社名、部署名、所在地、氏名、TEL、FAX、メールアドレス)が通知されること、また以下の出展者からの電子メール広告を受信することに同意したこととなります。
一般財団法人材料科学技術振興財団 MST
- 【測定法】質量分析法
- 【測定法】光電子分光法
- 【測定法】電子顕微鏡観察・分析
- 【測定法】振動分光
- 【測定法】X線回折関連
- 【測定法】SPM関連
- 【測定法】故障解析
- 【測定法】そのほかの測定法
- 【加工法・処理法】
- その他のサービス・サポート情報
- 【分析事例】LSI・メモリ
- 【分析事例】光デバイス
- 【分析事例】太陽電池
- 【分析事例】燃料電池
- 【分析事例】ディスプレイ
- 【分析事例】酸化物半導体
- 【分析事例】パワーデバイス
- 【分析事例】電子部品
- 【分析事例】二次電池
- 【分析事例】照明
- 【分析事例】製造装置・部品
- 【分析事例】バイオテクノロジ
- 【分析事例】化粧品
- 【分析事例】食品
- 【分析事例】医薬品
- 【分析事例】医療機器
- 【分析事例】日用品
- 【分析事例】環境
- 【分析事例】その他
- MSTが出展した展示会の資料
- すべてのカタログ