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1. 加古川製鉄所第2分塊工場における設備状態監視･異常予 兆検知システムの構築
を指定して抽出する方法のほかに,時系列データの変化 パターンを元にセグメンテーションを行う方法や,散布 図上で直接抽出範囲を指定する方法も機能として備えて いる。
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/pdf/73_1/017-021.pdf
2. 神 戸 製 鋼 技 報
を指定して抽出する方法のほかに,時系列データの変化 パターンを元にセグメンテーションを行う方法や,散布 図上で直接抽出範囲を指定する方法も機能として備えて いる。
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/pdf/73_1/whole.pdf
3. 機械学習･深層学習を用いたデータ駆動型バッテリー劣化 予測技術
そこで本検討では,深層学習に 基づくセグメンテーション方法であるU-net 7) を用いた。 この手法により,断面 SEM 像の特徴箇所において見ら れる析出膜や空隙領域を識別するために,各劣化状態の
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/dumm/__icsFiles/afieldfile/2025/03/19/246_048-052.pdf
demonstrated. 検索用キーワード 計測インフォマティクス,機械学習,ベイズ最適化,セグメンテーション,深層学習, 超解像,AI,SEM ■特集:材料組織･特性の予測と計測
www.kobelco.co.jp/r-d/technology-review/dumm/__icsFiles/afieldfile/2025/03/19/246_037-040.pdf
5. 当社の材料開発技術を支える材料の組織と特性の予測ならびに計測技術
(a),初期,10サイクル後および100サイクル後における負極断面のセグメンテーション画像(b)Fig. 2 (a) Effect of charge/discharge cycle on
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