講演情報
[25p-1BC-11]機械学習を用いた高分子ネットワーク液晶の光透過率の偏光顕微像からの予測
〇垣内田 洋1、鈴木 健介2、小島 拓人2 (1.産総研、2.名古屋大)
キーワード：
高分子ネットワーク液晶,機械学習,特徴抽出
高分子ネットワーク液晶(PNLC)の液晶と高分子の二相の領域間で生じる屈折率の不均一性が光散乱を生じる。この不均一性は偏光顕微鏡(POM)で観察でき、その多くから直感的に光散乱の程度を予測できるが、そうでない画像もありPNLCの作製条件を決める際に悩ましい。本研究では、機械学習を用いてPOM像から光透過率を予測し、POM像と光学特性の普遍的な関係を見出した。さらに、架橋材と露光温度が特性向上の重要な作製条件であることを示した。