ゴム材料の配合量を用いたAC-GANに基づく電子顕微鏡画像の生成に関する一検討

摘要

本文では，配合する原料およびその配合量（以降，配合データ）を用いたゴム材料の内部構造を表現する画像生成について検討を行う．提案手法では，電子顕微鏡を用いて高倍率でゴム材料を撮像した画像とその配合データの組を用いて，条件付き画像生成手法の一つであるauxiliary classifier generative adversarial network（AC-GAN）の学習を行う．提案手法により，ゴム材料を試作することなく，その内部構造を推定可能となり，ゴム材料の開発におけるコストと時間の削減が期待できる．また，提案手法により生成された画像と実画像を比較する実験により，提案手法の有効性を検証する．