Stereological correction method for shape and size distribution of granular materials.

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粒径分布推定法の開発を行った。具体的に、DEMソフト（PFC Suite）へのコード追記により、ロジンラムラー等の数式で指定した粒径分布に基づいて球要素を生成し、自由落下させ、各要素の座標と半径を出力し、各要素を多面体に置換するプログラムを開発した。続いて、描画ソフト（Pov-ray）により、視点・光源・粒子表面テクスチャ・解像度等を様々な条件に設定し、現実的な粒子群の画像を作成するプログラムを構築した。上記のプロセスを繰り返して作成した大量の2D画像と3D粒径分布（粒径分布式の変数）を関連づけることにより、深層学習用の教師データを作成した。また、より簡易な粒径分布測定法として、2D粒径分布から3D粒径分布の推定法として従来より用いられてきたGoldsmith-Cruz-Orive (GCO)法の改良手法を開発した。具体的に、GCO法では予め決められたサイズクラスを対象とした変換行列を使用するため、幅広い粒径分布や特定の粒径幅の分布に対しては予測精度が落ちるという問題点があった。開発手法では、サイズクラスの数及び幅を自由に決定して、それに応じて変換行列を生成するため、GCO法が苦手としていた粒径分布に対しても高い精度で3D粒径分布を推定できることを確認した。１年目に開発した球面調和関数粒子モデルの実験検証を行った。６種類の砂及び鉱石粒子に対して、6種類の2D指標（円形度、2D長/短軸長比、面積、周長、2D等価径、2D長軸長）から７種類の3D指標（球形度、長/短軸長比、長/中軸長比、体積、表面積、等価径、長軸長）を推定できることを確認した。