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2022 Fiscal Year Annual Research Report

Material image engineering: Generation of multi-phase microstructural image by GAN

Research Project

Project/Area Number 22H01807
Allocation TypeSingle-year Grants
Research InstitutionNagoya University

Principal Investigator

足立 吉隆  名古屋大学, 工学研究科, 教授 (90370311)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 小川 登志男  名古屋大学, 工学研究科, 講師 (10708910)
Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
KeywordsGAN / DCGAN / CycleGAN / SRGAN / SliceGAN / 完全バーチャル材料設計 / マテリアルDX
Outline of Annual Research Achievements

様々な敵対的生成ネットワーク(generative adversarial network: GAN)を適用し、材料組織画像のバーチャル生成を行った。訓練画像と似て非なる画像を多量に生成するDCGAN、非ペアの二組の画像の特徴を交換するCycleGAN、低品質画像を高解像度化するSuper Resolution GAN (SRGAN)、数枚の二次元画像から三次元像を生成するSliceGANを鉄鋼材料組織に適用し、超効率的に高品質のバーチャル材料組織を生成することに成功した[1,2,3]。DCGANを利用し、二相組織鋼の多量の画像を生成し、その画像から有限要素法により応力ひずみ曲線を得た。これは材料組織、特性のバーチャルデータ取得が可能ということであり、データサイエンスによる順・逆解析と連携して、完全バーチャル材料設計への道筋を示した。CycleGANを適用し、光学顕微鏡画像を走査型電子顕微鏡画像(逆も可能)に変換した。SRGANを適用し、「リンゴ」で訓練した低品質画像からの高品質画像への変換モデルを使って、低解像度の光学顕微鏡画像を超解像度化した。SliceGANを適用し、原著のモデルを使って、等方性、異方性のある二相組織鋼の一枚、三枚の二値化処理した二次元画像から高品質の三次元像を生成した。更に、っ献茶二峰性を有する積層造形ステンレス鋼の三枚のグレースケール組織画像から、高品質の三次元像を生成する改良モデルを構築した。[1] R. Narikawa, et al., Adv. Theory Simul. 2022, 2100470. [2] K. Sugiura, et al., Adv. Theory Simul. 2022, 2200132. [3] K. Sugiura, et al., Journal of Imaging, in press.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

当初予定してた二次元材料画像のバーチャル生成に加えて、数枚の二次元像から三次元像を生成する事にも成功し、材料組織取得方法のこれまでにない新しいルートを開拓した。加えて、バーチャル生成した組織画像を有限要素法に入力し、応力―ひずみ曲線を得ることにも成功した。このことにより、バーチャルに材料組織データ、特性データが得られることになり、これまで構築してきた機械学習による順・逆解析と連携して、「完全バーチャル材料設計」への道筋を示したといえる。

Strategy for Future Research Activity

材料工学は、プロセスー材料組織―特性を関連させる学問であるが、GAN-有限要素法によるデータ生成では組織、特性データのバーチャル取得はできるが、プロセスとの紐づけが不十分である。そこで、今年度は条件つき敵対的生成ネットワーク(conditional GAN : CGAN)を使って、プロセス条件を付けたうえでバーチャル材料組織像を生成する事に取り組む。また、材料組織に求められるレベルのCGANの高解像度化モデルの構築にも取り組みたい。そして、プロセス、組織、特性の完全バーチャルデータを、これまで構築してきた「統合型材料設計システム」shinyMIPHA [1]およびMIPHA [2]を使って、順・逆解析を行い、最適なプロセス条件の超効率的な提示を行えるように取り組む。
[1] Z. L. Wang, T. Ogawa, Y. Adachi: Advanced Theory and Simulations, (2019) 1900177.
[2] Z.-L. Wang, Y. Adachi: Material Science and Engineering A, 744 (2019) 661.

  • Research Products

    (9 results)

All 2023 2022

All Journal Article (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 1 results) Presentation (6 results) (of which Invited: 4 results)

  • [Journal Article] Big-volume SliceGAN for improving a synthetic 3D micro-structure image of additive-manufactured TYPE 316L steel2023

    • Author(s)
      Keiya Sugiura, Toshio Ogawa, Yoshitaka Adachi, Fei Sun, Asuka Suzuki, Akinori Yamanaka, Nobuo Nakada, Takuya Ishimoto, Takayoshi Nakano, Yuichiro Koizumi
    • Journal Title

      Journal of Imaging

      Volume: 6 Pages: -

    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Generative Adversarial Networks‐Based Synthetic Microstructures for Data‐Driven Materials Design2022

    • Author(s)
      Narikawa Ryuichi、Fukatsu Yoshihito、Wang Zhi‐Lei、Ogawa Toshio、Adachi Yoshitaka、Tanaka Yuji、Ishikawa Shin
    • Journal Title

      Advanced Theory and Simulations

      Volume: 5 Pages: 2100470~2100470

    • DOI

      10.1002/adts.202100470

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Hourly Work of 3D Microstructural Visualization of Dual Phase Steels by SliceGAN2022

    • Author(s)
      Sugiura Keiya、Ogawa Toshio、Adachi Yoshitaka
    • Journal Title

      Advanced Theory and Simulations

      Volume: 5 Pages: 2200132~2200132

    • DOI

      10.1002/adts.202200132

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 敵対的生成ネットワークを用いた新たな3D組織構築手法の開発2023

    • Author(s)
      杉浦圭哉
    • Organizer
      日本鉄鋼協会
  • [Presentation] 材料画像工学2023

    • Author(s)
      足立吉隆
    • Organizer
      日本塑性加工学会
    • Invited
  • [Presentation] 材料画像工学2023

    • Author(s)
      足立吉隆
    • Organizer
      顕微鏡学会ソフトマター分科会
    • Invited
  • [Presentation] 統合型材料設計2023

    • Author(s)
      足立吉隆
    • Organizer
      企業研究会
    • Invited
  • [Presentation] 材料画像工学2023

    • Author(s)
      足立吉隆
    • Organizer
      顕微鏡学会分析顕微鏡分科会
    • Invited
  • [Presentation] 敵対的生成ネットワークにより生成したバーチャル二相組織鋼の有限要素法による特性解析2022

    • Author(s)
      深津義士、小川登志男、足立吉隆
    • Organizer
      日本鉄鋼協会

URL: 

Published: 2023-12-25  

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