動力学計算と機械学習を組み合わせた新しいEBSD解析手法の開発

• 研究課題/領域番号: 23K25972
• 補助金の研究課題番号: 23H01276 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分17040:固体地球科学関連
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 瀬戸 雄介 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 准教授 (10399818)
• 研究分担者: 大塚 真弘 名古屋大学, 未来材料・システム研究所, 講師 (60646529)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 19,240千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 4,440千円); 2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2023年度: 14,690千円 (直接経費: 11,300千円、間接経費: 3,390千円)
• キーワード: 電子後方散乱回折 / 動力学的電子回折理論 / 機械学習 / パターンマッチング / 岩石組織解析法

研究開始時の研究の概要

動力学的電子回折理論による精密な電子後方散乱回折(EBSD)像計算と機械学習に基づくパターンマッチング法を組み合わせ、高精度な岩石組織解析法を新規開発する。EBSD法は結晶質試料の解析手法として幅広い分野で応用されているが、現状の手法は正確な散乱過程を再現しておらず、表面ダメージ層の影響も考慮していないことから、特に地質試料の分析において重大な問題となっている。本研究では、動力学理論に基づく精密なリファレンスパターンの生成、画質悪化要素の抽出と評価、機械学習によるパターンマッチング法などの開発を行い、地質試料に対するEBSD解析精度の飛躍的な向上を目指す。