講演情報
[22a-A307-4]機械学習によるKFMデータおよび金属間化合物分布の相関解析
〇寶 雄也1、小澤 敬祐1 (1.神戸製鋼)
キーワード：
ケルビンプローブフォース顕微鏡,機械学習,アルミニウム合金
筆者らはアルミニウム合金に対しKFMおよびEPMAにより取得した表面電位分布と元素分布に対し特徴量マッチング手法の適用により異なる計測データの比較に成功し，各化合物成分から母相-化合物間の電位差予測手法を開発している．本発表ではKFMから得られた表面電位分布およびEPMAから得られた元素濃度分布を用いて化合物による電位差と各化合物成分との関係を機械学習により解析した結果について報告する．