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ウェブ上での鋼の結晶粒度の評価

１．はじめに

　今回は、機械学習のツール「Teachable Machine¹⁾」を用いた金属組織画像の結晶粒度（粒度番号）の評価方法を紹介します。Teachable Machineはウェブ上で短時間に簡単に機械学習モデルが作成できるGoogleのツールです。作成したモデルはウェブに公開したり、他のアプリで利用することができます。
　本トピックスの２．に、作成したTeachable Machineモデルに組織画像を読み込ませて粒度番号を求める手順を示し、３．に、このモデルとKeras VGG16モデル²⁾、およびJIS G0551比較法³⁾によって粒度番号を求めて比較した結果を示します。この実験は令和4年1月に行ったものです。

２．粒度番号を求める手順

　撮影倍率：倍  　短辺の幅：mm  　判定結果：
　 　補正値：（組織画像の粒度番号）

【注意点】
・JIS G0551³⁾の内容をご理解の上、お使いください。
・お使いの環境によっては、動作しなかったり、処理に時間がかかる場合があります。
・本ウェブアプリの利用により生じた損害等について、当研究所は責任を負いません。

【サンプル画像】
　結晶粒界を現出させた組織画像です。お持ちのパソコンにダウンロードして上記①のツールに読み込ませてください。


焼入れ焼戻ししたSCM435の金属組織
(株)山本科学工具研究社のAGSエッチング液による腐食、撮影倍率500倍、短辺の幅66mm


鋭敏化したSUS304の金属組織
10％シュウ酸水溶液による電解腐食、撮影倍率200倍、短辺の幅106mm

３．Teachable MachineモデルとKeras VGG16モデルの結果比較

　鋼種・熱処理・撮影倍率の異なる組織画像（各20枚）に対して、上記のTeachable Machineモデル、Keras VGG16モデル、JIS G0551比較法によって粒度番号の平均値とそのばらつきを求めて比較しました。VGG16モデルの学習条件は文献⁴⁾とほぼ同じで、データセットはTeachable Machineモデルの学習と同じものを用いています。
　表1に結果を示します。表1において、粒度番号は平均値±95％信頼限界（t分布）で表しています。Teachable MachineモデルとVGG16モデルの粒度番号の平均値はばらつきの範囲内でJIS G0551比較法の粒度番号の平均値とほぼ一致しており、比較に用いた組織画像に対してTeachable MachineモデルとVGG16モデルは実用的なモデルになっていると考えられます。

表1　熱処理した鋼材の組織画像（20枚）の粒度番号の平均値とその95％信頼限界

４．終わりに

　今回は、Teachable Machineを使って、ウェブ上での鋼の結晶粒度の評価を試みました。評価に用いた組織画像に対して得られた粒度番号の平均値は、VGG16モデルやJIS G0551の比較法とばらつきの範囲内でほぼ一致する結果が得られました。

参考文献

問い合わせ：新潟県工業技術総合研究所 　　　　 　　 中越技術支援センター 　　斎藤　雄治 　 　　　　 　TEL：0258-46-3700 　　FAX：0258-46-6900