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公開番号2025122779
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-22
出願番号2024018420
出願日2024-02-09
発明の名称微細構造材料のモデル生成方法およびモデル生成装置
出願人日本碍子株式会社
代理人弁理士法人サンネクスト国際特許事務所
主分類G06T 19/00 20110101AFI20250815BHJP(計算;計数)
要約【課題】微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成するAIにおいて、立体的な位置に応じて構造が変化する微細構造材料の三次元構造を再現したモデルを生成する。
【解決手段】微細構造材料のモデル生成方法は、微細構造材料の二次元画像と、微細構造材料における二次元画像の位置情報と、を組み合わせて、AIの学習を行い(ステップS10)、学習済みのAIを用いて三次元構造のモデルを生成する(ステップS80)。
【選択図】図2

特許請求の範囲【請求項１】
微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成する方法であって、
前記二次元画像と、前記微細構造材料における前記二次元画像の位置情報と、を組み合わせて、ＡＩの学習を行い、
学習済みの前記ＡＩを用いて前記モデルを生成する、微細構造材料のモデル生成方法。
続きを表示（約 2,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の微細構造材料のモデル生成方法において、
前記ＡＩは、前記二次元画像から前記モデルを生成する生成器と、前記生成器により生成された前記モデルの断面画像が、前記微細構造材料の実物の断面画像である第１の二次元画像、または前記モデルの断面画像である第２の二次元画像のいずれであるかを判別する判別器と、を有するＧＡＮであり、
前記第１の二次元画像から切り出された第１の学習画像と、前記第２の二次元画像から切り出された第２の学習画像と、前記位置情報との組み合わせにより、前記生成器および前記判別器の学習を行う、微細構造材料のモデル生成方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の微細構造材料のモデル生成方法において、
前記微細構造材料における複数の位置について、前記微細構造材料の実物の構造と、前記ＡＩにより生成された前記モデルの構造と、の幾何形状差に関する評価指標をそれぞれ算出し、
位置ごとに算出された前記評価指標に基づいて前記ＡＩの学習進捗度を判定する、微細構造材料のモデル生成方法。
【請求項４】
請求項２に記載の微細構造材料のモデル生成方法において、
前記微細構造材料における前記第１の学習画像または前記第２の学習画像の取得位置、または前記第１の学習画像の取得位置を前記微細構造材料内の別の位置に変更した変更後の位置に基づいて、前記生成器および前記判別器の学習に用いる前記位置情報をそれぞれ決定し、
取得した前記第１の学習画像および前記第２の学習画像と、決定した前記位置情報との組み合わせにより、前記生成器および前記判別器の学習を行う、微細構造材料のモデル生成方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載の微細構造材料のモデル生成方法において、
前記微細構造材料内で指定した特定の位置領域に対応する前記二次元画像および前記位置情報の組み合わせのデータ数を、他の位置領域に対応する前記二次元画像および前記位置情報の組み合わせのデータ数よりも相対的に多くして前記ＡＩの学習を行う、微細構造材料のモデル生成方法。
【請求項６】
微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成する装置であって、
前記二次元画像と、前記微細構造材料における前記二次元画像の位置情報と、を組み合わせて、ＡＩの学習を行うＡＩ学習部と、
前記学習部により学習済みの前記ＡＩを用いて前記モデルを生成するＡＩ演算部と、を備える微細構造材料のモデル生成装置。
【請求項７】
請求項６に記載の微細構造材料のモデル生成装置において、
前記ＡＩは、前記二次元画像から前記モデルを生成する生成器と、前記生成器により生成された前記モデルの断面画像が、前記微細構造材料の実物の断面画像である第１の二次元画像、または前記モデルの断面画像である第２の二次元画像のいずれであるかを判別する判別器と、を有するＧＡＮであり、
前記ＡＩ学習部は、前記第１の二次元画像から切り出された第１の学習画像と、前記第２の二次元画像から切り出された第２の学習画像と、前記位置情報との組み合わせにより、前記生成器および前記判別器の学習を行う、微細構造材料のモデル生成装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載の微細構造材料のモデル生成装置において、
前記微細構造材料における複数の位置について、前記微細構造材料の実物の構造と、前記ＡＩにより生成された前記モデルの構造と、の幾何形状差に関する評価指標をそれぞれ算出する評価指標算出部と、
前記評価指標算出部により位置ごとに算出された前記評価指標に基づいて前記ＡＩ学習部による前記ＡＩの学習進捗度を判定する学習進捗度判定部と、を備える微細構造材料のモデル生成装置。
【請求項９】
請求項８に記載の微細構造材料のモデル生成装置において、
前記ＡＩ学習部は、
前記微細構造材料における前記第１の学習画像または前記第２の学習画像の取得位置、または前記取得位置を前記微細構造材料内の別の位置に変更した変更後の位置に基づいて、前記生成器および前記判別器の学習に用いる前記位置情報をそれぞれ決定し、
取得した前記第１の学習画像および前記第２の学習画像と、決定した前記位置情報との組み合わせにより、前記生成器および前記判別器の学習を行う、微細構造材料のモデル生成装置。
【請求項１０】
請求項６または７に記載の微細構造材料のモデル生成装置において、
前記ＡＩ学習部は、前記微細構造材料内で指定した特定の位置領域に対応する前記二次元画像および前記位置情報の組み合わせのデータ数を、他の位置領域に対応する前記二次元画像および前記位置情報の組み合わせのデータ数よりも相対的に多くして前記ＡＩの学習を行う、微細構造材料のモデル生成装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、微細構造材料のモデルを生成する方法および装置に関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、材料中に多数の細孔が立体的に配置された多孔体や、所定の結晶構造を有する結晶体など、用途に応じて様々な微細構造を有する微細構造材料が利用されている。こうした微細構造材料の設計では、用途に応じた適切な特性が得られるように微細構造を決定する必要がある。
【０００３】
従来の微細構造材料の設計手法として、例えば、設計者の経験や勘に基づいて試作品を何種類か作成し、これらの試作品の三次元構造と特性をそれぞれ測定することで微細構造材料の三次元構造と特性との関係を把握した上で、最終的な微細構造材料の三次元構造を決定するものがある。しかしながら、こうした設計手法では、試作品の三次元構造を測定する必要があるため、二次元的な観察手法に比べて、測定に多くの手間や時間がかかることや、得られる測定結果の解像度が低いこと、測定時の視野が限られるために構造的な特徴を十分に捉えきれない可能性が生じるなどの課題がある。
【０００４】
一方、近年では、例えば非特許文献１に記載されているように、様々な微細構造材料の二次元画像と三次元構造の関係を機械学習によりＡＩ（人工知能）に学習させ、この学習済みのＡＩを利用して、特定の微細構造に関する二次元画像から三次元構造のモデルを生成することも提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
Steve Kench and Samuel J. Cooper, "GENERATING 3D STRUCTURES FROM A 2D SLICE WITH GAN-BASED DIMENSIONALITY EXPANSION", arXiv:2102.07708 [cs.CV], 10 Feb 2021
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１に記載の手法では、材料内の位置によらず材料全体が一定の構造を有する微細構造材料については、その三次元構造を正確に再現したモデルを生成可能であるが、例えば材料内のある境界面を境に構造が大きく異なるなど、材料内の位置に応じて構造が変化する微細構造材料については、その三次元構造を再現することが困難である。
【０００７】
本発明は、上記の課題に鑑みて、微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成するＡＩにおいて、立体的な位置に応じて構造が変化する微細構造材料の三次元構造を再現したモデルを生成することが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明による微細構造材料のモデル生成方法は、微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成する方法であって、前記二次元画像と、前記微細構造材料における前記二次元画像の位置情報と、を組み合わせて、ＡＩの学習を行い、学習済みの前記ＡＩを用いて前記モデルを生成する。
本発明による微細構造材料のモデル生成装置は、微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成する装置であって、前記二次元画像と、前記微細構造材料における前記二次元画像の位置情報と、を組み合わせて、ＡＩの学習を行うＡＩ学習部と、前記学習部により学習済みの前記ＡＩを用いて前記モデルを生成するＡＩ演算部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、微細構造材料の二次元画像から三次元構造のモデルを生成するＡＩにおいて、立体的な位置に応じて構造が変化する微細構造材料の三次元構造を再現したモデルを生成することが可能な技術を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
本発明の一実施形態に係るモデル生成装置の構成を示すブロック図。
本発明の一実施形態に係るモデル生成装置の処理の流れを示すフローチャート。
学習処理の詳細を示すフローチャート。
学習処理の詳細を示すフローチャート。
学習処理の詳細を示すフローチャート。
生成構造評価処理の詳細を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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