2015 Fiscal Year Research-status Report
マイクロストラクチャの超高効率形状処理に関する研究
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15K17958
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
長井 超慧 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (20586002)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 形状モデリング / X線CTスキャン / 繊維構造 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は繊維束構造の抽出を主体に研究を進めた。
【繊維束構造】 セラミックス基複合材料からなる繊維束構造を有する織物構造に対して、その欠陥検出を目的とした手法の開発を行った。欠陥検出目的の形状データ取得法としてはX線によるCTスキャンが有望であるが、本研究で対象とする織物構造は繊維束間の隙間が狭く、CT画像上で隙間が潰れてしまうことが多いため形状データの取得が困難である。またデータ量が膨大になるため少ないデータ量で形状を表現する必要がある。こういった障害を克服し要請に応えるため、本年度は低解像度・高解像度を有するCT画像を対象としてCT値の微分値を用いて繊維束を検出しモデル化することでデータ量の削減を図り、以下の成果を得た。１．CT値の変化に鋭敏なCT値の勾配を用いて、ぼけやノイズを含みコントラストの低いCT画像からでも繊維束を認識する手法を開発した。２．検出された繊維束を流線として抽出することにより、多数の密な繊維束を低データ量で表現する手法を開発した。３．織物構造の物理的特性を把握する上で重要な、ユニットセルと呼ばれる織りパタンの抽出法を開発した。４．織物構造を有する素材を用いた製品の研究開発を行う企業の研究員による抽出結果の評価。
【発泡金属】 入力データにはX線CT画像を予定しているが、金属はメタルアーチファクトやビームハードニングといった激しいアーチファクトを引き起こすためX線CTスキャナでの計測には経験と技術を必要とする。本年度はよりよいデータを取得するためのパラメタ等を定めるための計測を行い、本研究の入力として適切と思われるX線CT画像を得た。また先行研究である [Yamanaka et al. 2013] をマルチマテリアルに対応するよう拡張した。
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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
[繊維束構造のユニットセル抽出] 繊維束構造のCT画像はコントラストが低くノイズも多い。縦糸の繊維束と横糸の繊維束が交差する箇所では繊維束が密になるためCT画像のコントラストがとりわけ低く、実用化のためには高精度な境界検出が必要である。既存の手法のようにCT値を用いて繊維束を識別するのは困難であるため、CT値の変化に鋭敏なCT値の勾配ノルムを用いて繊維束の境界を検出する手法を提案した。本手法ではコントラストが低い箇所でも配向の計算に成功しており、欠陥検出に役立つと考えられる。また、設計および欠陥検出において重要な織りパタンであるユニットセルと呼ばれる構造をCT値の微分量を用いて近似することにも成功している。織物構造を有する素材を用いた製品の研究開発を行う企業の研究員による評価では、提案手法は十分な精度と品質を有する抽出・近似ができるとのことであった。
[発泡金属] 発泡金属のCT画像にはメタルアーチファクトや線質硬化などのアーチファクトが含まれており、微細な形状の抽出に影響を及ぼす恐れがあるため、CT画像を構成する一段階前のデータであるサイノグラム（X 線の透過画像列）を利用することを考える。サイノグラムからシミュレーション用の四面体メッシュを生成する先行研究である[Yamanaka et al, The Sinogram Polygonizer for Reconstructing 3D Shapes, Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(11), pp. 1911-1922, 2013]を複数マテリアルからなる素材に対応するよう拡張した。
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| Strategy for Future Research Activity |
繊維束構造について実用的なメモリ量と精度が得られたと確信する。したがって今後は発泡金属のシミュレーションに向けたデータ軽量化のための形状モデリング的手法の開発および新たなマイクロストラクチャの生成の可能性を高める研究に注力する。
[発泡金属のための省メモリなデータ構造] 高エネルギX 線CT装置により得たX線CTスキャン画像を用いて以下の研究を行う。発泡金属のCT 画像から気泡部分を検出し、一つもしくは複数の球の結合で気泡の形状を近似する。この近似球集合を生成元として、ラゲールボロノイ図（以下、LV 図）などを生成するなどしてデータ量の削減を図る。LV 図を計算するライブラリも多く存在しており[CGAL, https://www.cgal.org/]、実装にはこれらの利用も検討する。
[発泡金属に対する効率的なシミュレーションメッシュ（四面体メッシュ）の生成法] 上述のデータ構造を用いて、物理シミュレーション用に、形状の詳細レベルに応じた粗密のある四面体メッシュの生成を目指す。詳細レベルは、ボロノイ辺および生成元である球の表面からの距離を用いて近似的に計算することができると考えられる。
[新たなマイクロストラクチャの生成] 強度などの物理特性の条件が与えられたとき、それを満たすマイクロストラクチャを生成するのは重要な課題である。例えば上述の発泡金属のデータ構造を用いると、ユーザが空間中に球を配置する場所を明示的に指定することで、発泡金属様の構造を作れる。要求される物理的な性質を満たすよう最適化などにより球の位置と大きさを定めれば、所望の性質を満たす発泡金属を生成できる。モデリング結果から３D プリンタの入力データである表面メッシュへの変換は容易であり、本来微小な構造物であるマイクロストラクチャを実際よりも大きく見やすいサイズで３D プリントして構造を検討することができる。
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[Presentation] Efficient Iterative CT Reconstruction on Octree Guided by Geometric Errors2016
Author(s)
Seungki Kim, Akitsune Sakane, Yutaka Ohtake, Hiromasa Suzuki, Yukie Nagai, Katsutoshi Satoh, Hiroyuki Fujimoto, Makoto Abe, Osamu Satoh, Toshiyuki Takatsuji
Organizer
the 6th Conference on Industrial Computed Tomography (iCT2016)
Place of Presentation
Wels, Austria
Year and Date
2016-02-09 – 2016-02-12
Int'l Joint Research
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[Presentation] Detection of internal defect of CMC from CT image2015
Author(s)
Yu Hasegawa, Yukie Nagai, Hiromasa Suzuki, Yutaka Ohtake, Hiroyuki Hishida, Koichi Inagaki and Takeshi Nakamura
Organizer
2nd KJICT WS (Korea/Japan Industrial CT Workshop) 2015
Place of Presentation
The University of Tokyo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan
Year and Date
2015-06-10 – 2015-06-11
Int'l Joint Research
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