Stereological correction method for shape and size distribution of granular materials.
| Project/Area Number |
23K20966
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| Project/Area Number (Other) |
21H01429 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 22030:Geotechnical engineering-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
上田 高生 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エネルギー・環境領域, 主任研究員 (20760284)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | ステレオロジー / 粒子形状 / 粒径分布 / 球面調和関数 / フーリエ形状記述子 / 深層学習 / 2D-3D変換 / 主成分分析 / 遺伝アルゴリズム |
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| Outline of Research at the Start |
地盤を撮影した画像から砂などの３次元の形やサイズを推定することは難しい。その理由は、２次元画像と３次元の実態の間に差があり、また非常に小さな粒子を画像から識別できないことにある。本研究ではこの常識を打ち破り、地盤を撮影した２次元画像から砂などの３次元の形・サイズ分布を推定する手法を開発する。本手法は、巨礫を含む地盤、貴重なコアサンプル、惑星地盤など、一般的な３次元分析が難しい場合でも、簡単に取得できる画像から３次元の実態を推定できるようになり、科学技術の発展に寄与するとともに社会波及効果が大きい。
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| Outline of Annual Research Achievements |
粒径分布推定法の開発を継続した。具体的に、2022年度開発した個別要素法とレイ・トレーシング描画法の組み合わせにより、バーチャル粒子群画像を大量に生成して、深層学習用の教師データを作成した。オープンネットワークの転移学習により回帰用ネットワークを構築して、粒子群画像から粒径分布を推定する手法・プログラムを開発した。その実験検証のため、様々な粒径分布に調整した珪砂の写真を撮影し、開発した粒径分布推定プログラムに写真を入力することで、粒径分布を推定できるか試みた。その結果、一部では良好な結果が得られたものの改善の余地があるため、深層学習の学習方法を中心に改良を行う。
また、球面調和関数を用いた粒子形状2D3D変換プログラムを改良した。具体的に、従来開発してきた実粒子形状のデータベースを利用して変換する手法から改め、顕微鏡などで容易に取得可能な2D粒子像からフーリエ形状記述子を利用して3D形状に拡張する手法により仮の粒子形状モデルを作成し、そこから計測2D像に整合するように3D粒子形状を進化させていく手法を開発した。その実験検証のため、20種類以上の砂・鉱石粒子のX線CT撮影を行い、Z軸方向の投影像である２次元画像データから３次元形状データを推定できるか試みた。その結果、大部分のサンプルの３次元形状を精度高く推定することができたため、開発手法の有効性を確認した。結果を取りまとめて論文発表する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年度は、粒径分布推定法及び粒子形状推定法を開発し、概ね計画通りに研究が進捗した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度（４年目）は、全体プロセスの実験検証を行う。具体的に、X線CTにより形状把握した比較的大きい粒子に微細粒子を混合して粒度調整した砂質土・礫等を容器に詰め、様々な条件下でカメラ撮影する。画像を入力情報とし、本手法で3D粒子形状及び粒径分布を正しく推定するとともに3D粒子データを作成できるか確認する。推定精度に問題がある場合は、２、３年目の検証結果を踏まえて精度低下の原因を特定し修正する。また、自動生成した3D粒子データを使って汎用解析（DEM等）できることを確認する。
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Report
(3 results)
Research Products
(8 results)
