Journal of Surface Analysis
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エクステンディド・アブストラクト
TOF-SIMSデータへの機械学習の応用による試料中未知物質の評価
花ノ木 祥平
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2024 年 31 巻 2 号 p. 168-

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抄録
当社主力製品群の一つは, 様々な機能を有するテープやフィルムである. そのため, 被着体と接する面の特性を把握することは重要である. そのため, 当社では, TOF-SIMSなどの表面分析の技術強化を行っている. TOF-SIMSでは, 得られるスペクトルが非常に複雑であり, そのようなデータを効率的に解析することが課題の一つである. 本発表では, 主成分分析(PCA), 多変量スペクトル分解(MCR), オートエンコーダー(AE) [青柳里果, 表面と真空 65, 4 (2022)]を, ①塗膜表面の凸状油分の分析, 及び ②粘着テープ剥離後の糊残り成分の分析の, 各取り組みの中で取得したTOF-SIMSデータに対し適用した結果を報告する. 検討の結果, いずれの解析法も各成分の特徴を抽出し, 分子構造を推定するに至った.
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© 2024 一般社団法人 表面分析研究会
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