講演情報
[9a-E310-9]プローブ顕微鏡リアルタイム画像ノイズ除去AIの汎化能力評価
〇DIAO ZHUO1、野路 大晟1、大原 正裕1、阿部 真之1 (1.阪大院基礎工)
キーワード：
プローブ顕微鏡、デノイジング、ニューラルネットワーク
SPM画像のリアルタイムノイズ除去は、自律計測におけるAI推論の信頼性向上に不可欠である。しかし、実験画像には真値が存在せず、従来のシミュレーション学習では未知構造をノイズと誤認識する課題がある。本研究では、正解画像を用いず実験画像のみで学習可能なDenoise手法を提案する。U-Netを用いたR2R学習と、SwinIR生成画像を教師とするN2N学習を比較し、多様な材料表面を対象に分布外条件で汎化性能を評価した。