[4Yin-A] Poster 6

[4Yin-A-42] Study of an Automated Particle Detection Method in Particle Analysis Processes Using TEM Images

〇Koushi Shinohara¹, Keiichirou Nayuki¹, Masahide Shima¹, Nobuaki Tanabe¹, Masahiko Takei¹ (1. JEOL Ltd.)

Keywords:

segmentation,fine-tuning,particle

材料開発の分野では成分分析データを活用したMaterial Informaticsが注目されており、大量かつ質の高い組成分析データを効率よく準備することが重要となる。透過型電子顕微鏡（TEM）による組成分析は有効な手法であるが、その前段となる粒子検出は人手に依存しており、作業効率や再現性に課題がある。TEM画像はグレースケールで、撮影条件や視野倍率により粒子の大きさや濃淡が変化し、粒子の重なりやノイズも多く含むため、自動的に粒子を安定して検出することが難しい。このため、従来は作業者が目視で粒子を検出し、その結果をもとに組成分析を行う方法が一般的であった。
既存のインスタンスセグメンテーションモデルであるStarDistをそのままTEM画像へ適用した場合、学習時とは異なるスケールの粒子では認識されない問題が生じた。そこで本研究では、粒子を個別に分離して検出できるよう、TEM画像向けにファインチューニングした。また、異なる倍率の画像を粒子数が偏らないように学習させることで、倍率変動に対する汎化性能の向上を図った。これにより、撮影条件が異なるTEM画像においても粒子を自動的に検出できるようになった。