2017 Fiscal Year Annual Research Report
An efficient approach for shape modeling of microstructure
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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, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (20586002)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 織り物構造 / X線CT / CTボリューム / 偏微分 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
従来のソリッドな製品よりも軽量かつ高強度な製品を実現する素材として、近年、マイクロストラクチャと呼ばれる微細な形状構造を有する素材が注目を集めている。マイクロストラクチャには様々な種類のものがあるが、本年度は、航空機タービンエンジンなどに用いられるCMCに代表される、平紐を編んだ織物構造を対象とした。
このような素材を用いた製品は、その強度面における性質を保証するために全数検査が行われることが多い。織物構造を有する素材では、意図した構造が実現されているか、破断等の欠陥がないかといった項目について検査が行われる。検査には、非破壊に製品の内部構造情報を取得することができるX線CTスキャンが有望視されている。しかしその一方で、X線CTスキャンで部品全体を撮像すると低解像データになったり、素材が高密度であるためアーチファクトを起こすという問題も生じる。とりわけ分解能不足は、平紐が薄く、また紐同士が重なった箇所では織物の構造の把握が極めて困難になることなどから、十分な精度で検査できないといった問題が起き、致命的である。
そこで今年度は、一般的な織物素材の低解像X線CTデータから、各平紐を個別かつ高精度に抽出することを目標とし、平紐を特徴づける、長手方向に走る端部を抽出することを目指した。手法としては、まずCT値の勾配ベクトルの配向テンソルと、その固有値に基づく値の主成分分析により、データ中の各点における「端部らしさ」および長手と推測される方向を算出する。続いてCT画像をwatershed法により分割し、前段階にて検出された端部を3次元形状として抽出する。
実X線CTデータを用いて提案手法を実施し、端部構造の保存によりデータ量の削減が可能であること、分離が困難である紐の重なり部分においても、紐の個別検に成功したことを示した。
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