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セマンティックセグメンテーション技術

AI画像処理の1手法です!

セマンティックセグメンテーションとは?

セマンティックセグメンテーションは画像の各画素毎に何が写っているかといった分類を行うための機械学習手法です。これにより、例えばある物質のCT画像などから構成組織毎に分類を行い、各組織の構成割合などの定量評価などが自動的に行えるようになります。

こんな事でお困りではありませんか

  • 画像を構成する特定領域毎に分類したい、塗り分けたい。
  • 画像を構成する特定領域の面積情報や周長を定量的に評価したい。

セグメンテーションの精度を上げるための重要ポイント

セマンティックセグメンテーションは教師有り機械学習の一種であり、最初に各構成領域毎の正解ラベリングを人間が行うことにより、学習のための教師データを作成する必要があります。セグメンテーションの精度は教師データの品質で大部分が決まるため、対象となる物質や実験的な測定手法に対する深い理解に基づいて、高品質な教師データを作る事が重要となります。当社では例えばCT測定、電池、データサイエンスの各分野の専門家が協力して教師データを作成することにより、精度の高い機械学習モデルを作ることが可能となりました。

セグメンテーション適用例

リチウムイオン二次電池の正極塗膜のCT画像に対して機械学習によるセグメンテーションを行った例を図1に示します。上はCT画像、下はセグメンテーションの結果です。導電助剤のように位置によって輝度が異なり判別が困難な物質も、セマンティックセグメンテーションで周辺の情報を考慮することによってはっきりと分類できます。当社では、CTの測定からお客様のお持ちの画像データを用いた解析まで、各段階での対応が可能です。お気軽にご相談ください。

図1 リチウムイオン二次電池の正極塗膜のCT画像(上)
と機械学習によるセグメンテーション結果(下)
赤:活物質,緑:バインダー及び導電助剤,紫:空隙

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