微細構造のX線CTデータからの繰り返しパターンに基づくCNNによる高解像度化

抄録

近年, 微細構造を有した製品製造に注目が集まっている. 微細構造を有した製品に対して, 欠陥の有無を検査する必要があり, それにはX線CTスキャンが有効だが, 製品全体のCTボリュームは解像度不足のため欠陥を観察することが困難である. 本研究では, 製品全体の低解像CTボリュームから, 機械学習を用いて高解像CTボリュームを生成する手法を提案する. また, 実験により生成されたCTボリューム上で欠陥観察が可能であることを示す.