【分析事例】バッテリー正極材の活物質抽出およびデータ解析一般財団法人材料科学技術振興財団　MST

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。

測定法：SEM、Slice&View、計算科学・AI・データ解析
製品分野：太陽電池、二次電池、燃料電池
分析目的：構造評価、形状評価、故障解析・不良解析

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基本情報【分析事例】バッテリー正極材の活物質抽出およびデータ解析

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用途／実績例	太陽電池、二次電池、燃料電池の分析です。

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【分析事例】バッテリー正極材の活物質抽出およびデータ解析_C0690

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