本研究では，引張変形を受けたFe-31Mn-3Al-3Siを透過型電子顕微鏡（TEM）で観察した動画中の転位の速度を定量的に測定する方法を提案している。透過型電子顕微鏡（TEM）で撮影された動画は、視野の移動や不要な線の存在などの問題があり、転位の定量的な分析には適していない。これらの問題を解決するために、機械学習とパーティクルフィルターを採用した。転位の速度を自動で定量的に測定する方法を開発し、これにより、間欠動作などの転位挙動を定量的に評価できるようになった。
In this study, we propose a method to quantitatively measure the velocities of dislocations in the movieobserved by transmission electron microscopy (TEM) of Fe-31Mn-3Al-3Si subjected to the tensile defor-mation. The original TEM movies are not suitable for quantitative analysis of dislocations, because thereare problems such as the movement of fields and the existence of unnecessary lines. In order to solve theseproblems we employ machine learning and particle filter. By the use of them, we developed a method forautomatic and quantitative measurement of the dislocation velocity. As the result, quantitive evaluation ofdislocation behavior, e.g., intermittent motion is achieved.