Fabrication of nondestructive diagnostic equipment for internal defects of wood using artificial intelligence

• Project/Area Number: 20K06116
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 39070:Landscape science-related
• Research Institution: Niihama National College of Technology
• Principal Investigator: Wada Naoki 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 特任教授 (90632787)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 加藤 茂 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 准教授 (00413857) ; 塩貝 一樹 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (50757664) ; 玉置 教司 愛媛県農林水産研究所, 林業研究センター, 担当係長 (40715728)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 樹木 / 腐朽 / 空洞 / 木材 / 内部割れ / 共振周波数 / 人工知能 / 非破壊測定 / 畳込ニューラルネットワーク / 街路樹 / 非破壊

Outline of Research at the Start

内部が腐って朽ちている街路樹の倒木や木製構造物の破損による事故が発生している。これらの事故を未然に防ぐために、外観からは見えないこれらの内部の欠陥を、簡単・安価・非破壊に判定する装置を製作する。樹木の幹や構造物の木材に音の振動を与えた時、内部欠陥の有無や大きさ、位置、状態などによって振動の仕方が変化する。そこで、人工知能を利用して、これらの振動の違いを学習させることによって、幹や木材の内部の欠陥を判定できるようにする。

Outline of Final Research Achievements

A portable vibration measuring equipment was fabricated. Test pieces of logs with a through cavity of different diameters simulating a decayed cavity of trees were fabricated. It is shown that artificial intelligence can judge logs with a large cavity from these vibration spectra with high accuracy. In addition, test pieces of timbers for construction with internal cracks of different sizes that were not visible from the surface and which occurred during the artificial drying were fabricated. From these vibration spectra, it is shown that artificial intelligence can judge timbers with large internal cracks with high accuracy. Furthermore, an artificial intelligence structure that can accurately determine the severity of internal cracks from cross-sectional images of timbers that include not only internal cracks but also annual rings and knots are proposed.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

街路樹や公園樹木の倒木による事故が発生している。倒木の恐れがある大きな空洞を持つ樹木を振動測定から人工知能を用いて安価に簡便に判定できる可能性を示した。今後の調査体制の充実による事故防止が期待できる。
建築用木材の構造強度に影響を与えるような外観からは見えない大きな内部割れを振動測定から人工知能を用いて安価に簡便に判定できる可能性を示した。また、木材の断面画像から人工知能が熟練者と同様に内部割れの深刻度を高精度に判定でき、品質評価における人間の作業負担を大幅に軽減できる可能性を示した。これらは管理体制の充実による高品質な木材流通に貢献できる。

Research Products

• [Journal Article] Crack Severity Classification from Timber Cross-Sectional Images Using Convolutional Neural Network (2023)
  • Author(s): Shigeru Kato, Naoki Wada, Kazuki Shiogai, Takashi Tamaki, Tomomichi Kagawa, Renon Toyosaki, Hajime Nobuhara
  • Journal Title: Applied Sciences Volume: 13(3)、1280 Issue: 3 Pages: 1280-1280
  • DOI: 10.3390/app13031280
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Apple Texture Evaluation with Regard to Product Management (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Renon Toyosaki, Muneyuki Unehara, Yuuki Kanei, Mitsuru Iwata, Mio Suzuki, Naoki Wada, Tomomichi Kagawa, Kazuki Shiogai, Takanori Hino, Hajime Nobuhara, Yukinori Sato
  • Journal Title: Transactions on GIGAKU Volume: 9 Issue: 2 Pages: 09014-1-09014-11
  • DOI: 10.34468/gigaku.9.2_09014-1
  • ISSN: 2435-5895
  • Year and Date: 2022-07-29
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Study on Apple Texture Measuring Equipment Manipulated with Hand、Lecture Notes in Networks and Systems (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Hina Yoshizawa, Renon Toyosaki, Naoki Wada, Tomomichi Kagawa, Kazuki Shiogai, Takanori Hino, Hajime Nobuhara, Yukinori Sato
  • Journal Title: Lecture Notes in Networks and Systems Volume: 571 Pages: 336-345
  • DOI: 10.1007/978-3-031-19945-5_34
  • ISBN: 9783031199448, 9783031199455
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Automatic Classification of Crack Severity from Cross Section Image of Timber using Simple Convolutional Neural Network (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Naoki Wada, Kazuki Shiogai, Takashi Tamaki, Tomomichi Kagawa, Renon Toyosaki, Hajime Nobuhara
  • Journal Title: Applied Sciences Volume: 12(16)、8250 Issue: 16 Pages: 8250-8250
  • DOI: 10.3390/app12168250
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Evaluation of the Crack Severity in Squared Timber Using CNN (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Naoki Wada, Kazuki Shiogai, Takashi Tamaki
  • Journal Title: Lecture Notes in Networks and Systems Volume: 451(3) Pages: 441-447
  • DOI: 10.1007/978-3-030-99619-2_42
  • ISBN: 9783030996185, 9783030996192
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Apple Brand Texture Classification Using Neural Network Model (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Renon Toyosaki, Fuga Kitano, Shunsaku Kume, Naoki Wada, Tomomichi Kagawa, Takanori Hino, Kazuki Shiogai, Yukinori Sato, Muneyuki Unehara, Hajime Nobuhara
  • Journal Title: Lecture Notes in Networks and Systems Volume: 451(3) Pages: 420-430
  • DOI: 10.1007/978-3-030-99619-2_40
  • ISBN: 9783030996185, 9783030996192
  • Peer Reviewed
• [Presentation] 角材の振動特性から人工知能を用いた内部割れ評価 (2023)
  • Author(s): 和田直樹、廣田悠力、塩貝一樹、加藤茂、玉置教司、櫻井直樹
  • Organizer: 第73回日本木材学会大会（福岡）B15-P-18
• [Presentation] Study on Apple’s Texture Considering Peel (2022)
  • Author(s): Shigeru Kato, Renon Toyosaki, Kyohei Kondo, Shusaku Nomura, Kai Sasaki, Tomomichi Kagawa, Naoki Wada, Kazuki Shiogai, Hajime Nobuhara, Yukinori Sato
  • Organizer: Proc.of 7th STI-Gigaku、37
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] CNNを使った杉角材の内部割れ診断 (2022)
  • Author(s): 廣田悠力、堀内優也、和田直樹、塩貝一樹、加藤茂、玉置教司、櫻井直樹
  • Organizer: 令和4年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会（徳島大学）、7-6
• [Presentation] 人工知能を用いた丸太の空洞評価 (2022)
  • Author(s): 和田直樹, 山口雄太郎, 塩貝一樹, 加藤茂, 玉置教司, 櫻井直樹
  • Organizer: 第72回日本木材学会大会B15-02-1600（名古屋、岐阜）
• [Presentation] 人工知能を用いた角材の内部割れ評価 (2022)
  • Author(s): 玉置教司, 和田直樹, 堀内優也, 塩貝一樹, 加藤茂, 櫻井直樹
  • Organizer: 第72回日本木材学会大会B15-02-1545（名古屋、岐阜）
• [Presentation] 丸太振動測定装置における大型加振器の検討 (2021)
  • Author(s): 眞鍋京佑, 山口雄太郎, 堀内優也, 塩貝一樹, 和田直樹, 加藤茂, 玉置教司, 櫻井直樹
  • Organizer: 令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集7-9, 67
• [Presentation] CNN を用いた丸太の空洞検出 (2021)
  • Author(s): 堀内優也, 山口雄太郎, 川人直也, 塩貝一樹, 和田直樹, 加藤茂, 玉置教司
  • Organizer: 令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集7-8, 66
• [Presentation] 丸太振動測定用携帯型加振受振器の製作 (2021)
  • Author(s): 山口雄太郎, 堀内優也, 廣田悠力, 塩貝一樹, 和田直樹, 加藤茂, 玉置教司,
  • Organizer: 令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会講演論文集7-4, 62
• [Presentation] CNNの転移学習を用いたリンゴの食感判別 (2021)
  • Author(s): 加藤茂、北野風雅、萩尾龍星、和田直樹、香川福有、日野孝紀、延原肇
  • Organizer: 第26回溶接学会四国支部講演大会講演概要集21-22
• [Presentation] CNNを用いた樹木内部の空洞検出 (2020)
  • Author(s): 川人直也、重松優太、伊藤龍二、加藤茂、塩貝一樹、和田直樹、玉置教司、櫻井直樹
  • Organizer: 令和２年度電気関係学会四国支部連合大会15-17
• [Presentation] 振動と荷重を用いた柑橘果肉食感の高感度測定 (2020)
  • Author(s): 酒巻康輝、砂橋雄心、塩貝一樹、加藤茂、和田直樹、香川福有
  • Organizer: 令和２年度電気関係学会四国支部連合大会15-16