Development of metal-matrix composites with materials informatics

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本研究では「高熱伝導・低熱膨張の金属基複合材料の開発」を対象にデータベースを中心としたプロセス・材料組織・材料特性の相互の関係性を機械学習により分析するシステムの開発を行う。具体的にはプロセス・材料組織・材料特性データを収集してデータベースを構築するためのソフトウェアの開発を行い，また，プロセス・材料組織・材料特性データを取得するシステムの構築を行う。さらに，それらの相互関係を機械学習によって分析するソフトウェアの開発を行う。リレーショナルデータベースを利用したWebアプリケーションの開発を行い，Webサーバー上での運用を始めた。WebアプリケーションのフレームワークとしてPythonで開発が可能なDjangoを用いた。実験より得られた生データを順次サーバー上にアップロードすることによりデータベースを構築することが可能となった。また，既存の装置にクライアントPCまたはラズベリーパイを取り付け，ネットワークを介して測定データをサーバーから取得することが可能となった。測定データから二次データ（特徴量）を抽出するための機能をWebアプリケーションに追加した。これらは測定データの内容およびフォーマットに合わせて個別に開発する必要がある。例えば，測定データがOM画像またはSEM画像等の画像データの場合，色調補正，フィルタ処理，二値化処理，ノイズ除去，輪郭抽出等の画像処理を適用して，第二相の面積率，数密度，真円度，等価円直径，アスペクト比，長辺・短辺長さ等の二次データの抽出が可能となった。測定データから抽出した複数の二次データ（特徴量）を分類，回帰，クラスタリングまたは次元削減等の機械学習の手法によって分析する機能をWebアプリケーションに追加した。開発において，画像処理にはOpenCV，データ処理にはPandas，機械学習にはscikit-learnを用いた。