JP7076867B1 - 物性値予測方法、物性値予測システム及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本開示の第1実施形態を、図面を参照して説明する。
第1実施形態の予測システム2(装置)は、予測モデル21を用いて、薬品で表面処理を施した金属(銅)の表面を撮像した画像に基づいて、金属の物性値(例えば密着強度)を予測する。学習システム1(装置)は、教師データを用いて予測モデル21を機械学習で構築する。
実施例1は、入力画像G1を、薬品処理後の銅箔を電子顕微鏡で撮像したSEM画像とした例である。図2は、SEM画像の一例を示す。SEM画像の撮像条件は、倍率は3500倍、チルト角が45度である。物理量は、密着強度[N/mm]とした。薬品Aを用いて銅表面を処理した例である。90枚の画像に対して90個の密着強度を計測した。90個のデータのうちの半数を学習用データとして使用し、残り半数のデータを予測に用いた。実測密着強度と予測値の平均二乗誤差が0.0008であった。図3は、横軸が実測密着強度であり、縦軸が予測した密着強度であり、予測値と実測値の組み合わせのデータをプロットした図である。
実施例2は、実施例1と同様にSEM画像を入力画像G1とした。薬品Bを用いて銅表面を処理した例である。72枚の画像に対して72個の密着強度を計測した。72個のうちの半数を学習用データとし、残り半数を予測用データとした。実測密着強度と予測値の平均二乗誤差が0.0012であった。SEM画像の撮像条件は実施例1と同じである。
実施例3は、実施例1と同様にSEM画像を入力画像G1とした。薬品Cを用いて銅表面を処理した例である。39枚の画像に対して39個の密着強度を計測した。39個のうちの半数を学習用データとし、残り半数を予測用データとした。実測密着強度と予測値の平均二乗誤差が0.0021であった。SEM画像の撮像条件は実施例1と同じである。
実施例4は、実施例3のSEM画像を用いて、1枚のSEM画像から複数の物性値を推測するようにした例である。具体的には、1つのUNetの出力を複数クラスに設定することで、同一のUNetから複数の物性値を出力(計算)可能となる。複数の物性値は、密着強度、粗さパラメータ(Sdr、Sdq)である。密着強度を予測するための第1のUNetと、Sdrを予測するための第2のUNetと、Sdqを予測するための第3のUNetとを並列化した構成である。密着強度の平均二乗誤差が0.001であり、Sdrの平均二乗誤差が0.0003であり、Sdqの平均二乗誤差が0.0868であった。
実施例5は、薬品Dを用いて銅表面を処理した例である。入力画像G1が、SEM画像ではなく、光学カメラで撮像したカメラ画像である。カメラ画像は、黒色の背景を分離する処理のみを行っている。カメラ画像に含まれるRGB成分ごとに3つの単色画像に分け、3つの単色画像を予測モデル21に入力する。物性値は、表面粗さRa(算術平均)とした。960組のデータを用い、半数を教師データとし、残り半数を予測データに用いている。平均二乗誤差は0.0153であった。
なお、RGB成分を有するカメラ画像をグレースケール画像に変換して、グレースケール画像の強度(明度)を予測モデル21に入力することも可能である。グレースケール画像を入力した場合と、RGB成分ごとに3つの単色画像を入力した場合に特筆すべき違いが見受けられなかったので、実施例5では、RGB成分の方を用いた。
実施例6は、実施例5と同様にカメラ画像を入力画像G1としている。薬品Dを用いて銅表面を処理した例である。物性値は、CIE1976 明度指数L*とした。320組のデータを用い、半数を教師データとし、残り半数を予測データに用いている。平均二乗誤差は11.05であった。L*は、JISZ 8781-4に準拠している。
実施例7は、実施例5と同様にカメラ画像を入力画像G1としている。薬品Dを用いて銅表面を処理した例である。物性値は、CIE1976 色空間における色座標a*とした。320組のデータを用い、半数を教師データとし、残り半数を予測データに用いている。平均二乗誤差は0.0062であった。a*は、JISZ 8781-4に準拠している。
実施例8は、実施例5と同様にカメラ画像を入力画像G1としている。薬品Dを用いて銅表面を処理した例である。物性値は、CIE1976 色空間における色座標b*とした。320組のデータを用い、半数を教師データとし、残り半数を予測データに用いている。平均二乗誤差は0.1294であった。b*は、JISZ 8781-4に準拠している。
上記予測システム2が実行する、素材の物性値の予測方法を、図4を用いて説明する。
(1-1)図1に示す実施形態において、予測モデル21は、特徴量マップG2を出力する特徴量マップ出力部21aで構成されているが、特徴量マップを出力せずに、物性値を出力するモデルであってもよい。例えば、ニューラルネットワークの一種であるResNetを使用してもよい。もちろん、画像を処理可能な非線形モデルであれば利用可能である。
このように、機械学習された予測モデル21を用いて予測対象画像G1に写る素材(金属)に関する物性値を予測できるので、試験などで物性値を計測する場合に比べて、金銭コストや時間コストを削減可能となる。
これにより、特徴量マップG2から予測値が得られるので、予測モデル21が予測する根拠を特徴量マップG2で説明する試みが可能となる。
第1実施形態に係るプログラムは、上記方法を1又は複数のプロセッサに実行させるプログラムである。
これらプログラムを実行することによっても、上記方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。
図5は、第2実施形態の学習システム1及び予測システム2を示すブロック図である。第2実施形態は、第1実施形態に比べて予測システム2の構成が異なっている。具体的には、第2実施形態の予測システム2は、第1実施形態の予測システム2に対して、特定部23、抽出部24及び重合画像出力部25を追加している。特定部23、抽出部24及び重合画像出力部25はプロセッサ2aにより実現される。
これにより、予測対象画像と特徴量群の位置を一度に視認可能となり、有用である。
次のステップST102において、特定部23は、複数の予測対象画像のうち、実測物性値が同程度の画像の予測結果から、実測値と予測値の誤差が第1閾値以上の予測不良画像G3と、実測値と予測値の誤差が第1閾値よりも小さい第2閾値以下の予測良好画像G4とを特定する。
次のステップST103において、抽出部24は、予測不良画像G3の特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布と、予測良好画像G4の特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布との差に基づいて、予測不良の要因を表す特徴量群を抽出する。
次のステップST104において、重合画像出力部25は、特徴量群の位置を、予測不良画像G3又は予測良好画像G4の少なくとも一方に重ねて表示する重合画像を出力する。
このようにすれば、予測不良画像G3の特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布と、前記予測良好画像の特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布との差が大きい特徴量群は、予測不良の要因を表す可能性が高いため、予測不良の要因の追求に利用可能となり、予測精度に関する説明を可能とする可能性を提供できる。
このようにすれば、特徴量群を、予測不良画像又は予測良好画像に重ねて視認可能であるので、有用である。
第2実施形態に係るプログラムは、上記方法を1又は複数のプロセッサに実行させるプログラムである。
これらプログラムを実行することによっても、上記方法の奏する作用効果を得ることが可能となる。
(2-1)第2実施形態では、重合画像出力部25が設けられているが、重合画像出力部25は省略可能である。
G2…特徴量マップ
2…予測システム
20…画像取得部
21…予測モデル
21a…特徴量マップ出力部
21b…変換部
22…予測部
23…特定部
24…抽出部
25…重合画像出力部
Claims (7)
- 素材を撮像した画像から特徴量マップを出力する特徴量マップ出力部と、前記特徴量マップを前記素材に関する物性値に変換する変換部とを有し前記素材を撮像した画像を説明変数として入力し前記物性値を出力するように機械学習された予測モデルに対して、前記物性値の実測値が既知である複数の予測対象画像を入力して、前記複数の予測対象画像それぞれの予測値及び特徴量マップを出力し、
前記複数の予測対象画像のうち、実測物性値が同程度の画像の予測結果から、前記実測値と前記予測値の誤差が第1閾値以上の予測不良画像と、前記実測値と前記予測値の誤差が前記第1閾値よりも小さい第2閾値以下の予測良好画像とを特定し、
前記予測不良画像の前記特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布と、前記予測良好画像の前記特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布との差に基づいて、予測不良の要因を表す特徴量群を抽出する、物性値予測方法。 - 前記特徴量群の位置を、前記予測不良画像又は前記予測良好画像の少なくとも一方に重ねて表示する重合画像を出力する、請求項1に記載の物性値予測方法。
- 撮像される前記素材は、表面処理を施した金属の表面、塗料の塗装面、メッキ処理した金属の表面、フィルムの表面、紙表面、及び成形加工された素材表面のいずれかである、請求項1又は2に記載の物性値予測方法。
- 素材を撮像した画像から特徴量マップを出力する特徴量マップ出力部と、前記特徴量マップを前記素材に関する物性値に変換する変換部とを有し前記素材を撮像した画像を説明変数として入力し前記物性値を出力するように機械学習された予測モデルに対して、前記物性値の実測値が既知である複数の予測対象画像を入力して、前記複数の予測対象画像それぞれの予測値及び特徴量マップを出力する予測部と、
前記複数の予測対象画像のうち、実測物性値が同程度の画像の予測結果から、前記実測値と前記予測値の誤差が第1閾値以上の予測不良画像と、前記実測値と前記予測値の誤差が前記第1閾値よりも小さい第2閾値以下の予測良好画像とを特定する特定部と、
前記予測不良画像の前記特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布と、前記予測良好画像の前記特徴量マップを構成する複数の特徴量の頻度分布との差に基づいて、予測不良の要因を表す特徴量群を抽出する抽出部と、
を備える、物性値予測システム。 - 前記特徴量群の位置を、前記予測不良画像又は前記予測良好画像の少なくとも一方に重ねて表示する重合画像を出力する重合画像出力部を備える、請求項4に記載の物性値予測システム。
- 撮像される前記素材は、表面処理を施した金属の表面、塗料の塗装面、メッキ処理した金属の表面、フィルムの表面、紙表面、及び成形加工された素材表面のいずれかである、請求項4又は5に記載の物性値予測システム。
- 請求項1~3のいずれかに記載の方法を1又は複数のプロセッサに実行させるプログラム。
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