論文の概要: Classification of FIB/SEM-tomography images for highly porous multiphase materials using random forest classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14114v1
• Date: Thu, 28 Jul 2022 14:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:56:35.325773
• Title: Classification of FIB/SEM-tomography images for highly porous multiphase materials using random forest classifiers
• Title（参考訳）: ランダム森林分類器を用いた多孔質多相材料のFIB/SEMトモグラフィー画像の分類
• Authors: Markus Osenberg, Andr\'e Hilger, Matthias Neumann, Amalia Wagner, Nicole Bohn, Joachim R. Binder, Volker Schmidt, John Banhart, Ingo Manke
• Abstract要約: FIB/SEMトモグラフィーにより得られた3次元画像データの新たな分類法を提案する。 我々は2つの異なる画像信号、すなわち、傾斜したSE2チャンバー検出器の信号とインレンズ検出器信号を使い、両方の信号を組み合わせてランダムな森を訓練する。 このアプローチは、FIB/SEMトモグラフィーを用いた将来の研究の指針となる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: FIB/SEM tomography represents an indispensable tool for the characterization of three-dimensional nanostructures in battery research and many other fields. However, contrast and 3D classification/reconstruction problems occur in many cases, which strongly limits the applicability of the technique especially on porous materials, like those used for electrode materials in batteries or fuel cells. Distinguishing the different components like active Li storage particles and carbon/binder materials is difficult and often prevents a reliable quantitative analysis of image data, or may even lead to wrong conclusions about structure-property relationships. In this contribution, we present a novel approach for data classification in three-dimensional image data obtained by FIB/SEM tomography and its applications to NMC battery electrode materials. We use two different image signals, namely the signal of the angled SE2 chamber detector and the Inlens detector signal, combine both signals and train a random forest, i.e. a particular machine learning algorithm. We demonstrate that this approach can overcome current limitations of existing techniques suitable for multi-phase measurements and that it allows for quantitative data reconstruction even where current state-of the art techniques fail, or demand for large training sets. This approach may yield as guideline for future research using FIB/SEM tomography.
• Abstract（参考訳）: FIB/SEMトモグラフィーは、電池研究やその他の多くの分野における三次元ナノ構造のキャラクタリゼーションに欠かせないツールである。 しかし、多くのケースではコントラストと3D分類/再構成の問題が発生しており、電池や燃料電池の電極材料に使用されるような多孔質材料に対する技術の適用性を強く制限している。 活性Li貯蔵粒子や炭素/バインダー材料などの異なる成分の識別は困難であり、画像データの信頼性の高い定量分析を妨げたり、構造と不適切な関係に関する誤った結論に至ることもある。 本研究では,FIB/SEMトモグラフィーにより得られた3次元画像データの新しい分類法とそのNMC電池電極材料への応用について述べる。 2つの異なる画像信号、すなわち、アングル化されたse2チャンバー検出器の信号と、インレンズ検出器信号を組み合わせてランダムフォレスト、すなわち特定の機械学習アルゴリズムを訓練する。 本手法は,多相計測に適した既存の手法の限界を克服し,現在の技術が失敗しても定量的なデータ再構成を可能にすること,大規模トレーニングセットの要求を克服できることを実証する。 FIB/SEMトモグラフィーを用いた今後の研究の指針となる。

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