2017 Fiscal Year Research-status Report
計算食料科学へ向けた牛肉脂肪の3次元幾何・位相解析
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16K15019
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| Research Institution | Institute of Physical and Chemical Research |
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Principal Investigator |
吉澤 信 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究領域, 上級研究員 (10455371)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横田 秀夫 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究領域, チームリーダー (00261206)
竹本 智子 国立研究開発法人理化学研究所, 光量子工学研究領域, 研究員 (00450403)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 牛脂肪 / ３次元画像処理 / 牛脂肪幾何解析 / 牛脂肪位相解析 / 計算食料科学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は牛肉品質評価の調査、3次元画像のノイズ除去法及び領域抽出法の開発、幾何特徴抽出法の調査を実施した。その結果、新しい牛肉脂肪交雑の抽出計算法を考案し学術発表を実施した。
本研究では、実際の牛肉試料を破壊検査により大規模3次元画像として計測する。牛脂肪の正確な幾何・位相情報処理のためには計測した画像から脂肪交雑の領域を抽出・認識する必要がある。我々のデータは物理メモリには乗らない大規模な画像であり、既存の領域抽出・ラベリングの計算法では扱えない。我々は大規模な3次元牛肉画像に対して脂肪交雑の領域を抽出する新しい計算法を提案した。我々の方法は、再帰的な判別分析法と３次元グラフ上での領域拡張法に基づくことで、物理メモリ以上の大規模３次元画像を処理する。初めに、２次元断面毎に牛肉領域を抽出し、ラベリングする。次に各連結領域を頂点、断面前後で重なっている連結領域への辺を持つ３次元グラフを構築する。３次元グラフ上で領域拡張を行うことで、３次元画像の領域抽出を行い牛肉領域を決定する。最後に赤身と脂肪の色を再帰的な判別分析で分離し脂肪交雑領域を得る。３次元グラフに必要なデータ構造の容量は画像に比べて非常に小さいため、メモリ上での実行が可能である。我々の方法で大規模な３次元牛肉画像の複雑な脂肪形状を抽出することに成功した。
また、中央畜産会・格付け協会などで牛肉品質評価の現状に関する打ち合わせ、文献による既存の脂肪交雑抽出・評価方法の調査を実施した。さらに、位相幾何学の不変量に関する既存の計算法を調査し、現在大規模な画像に適応する新しい計算法を開発中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
牛肉試料選定及び購入が当初の予測より困難であったため、本研究の期間を１年延長して実施予定である。スーパーで購入した予備実験試料により、計測条件の選定、各種計算法の開発は予定どおり進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在開発中の位相計算法の完了、牛肉試料の購入・３次元計測と生化学実験の実施、開発した計算フレームワークによる処理と相関解析を実施予定である。生化学実験・試料の購入に関しては、農研機構の関係部署の協力を得る予定である。
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| Causes of Carryover |
牛肉試料購入・生化学実験が遅れているため、その費用と研究成果発表費用に用いる予定である。
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[Journal Article] Fast L1 Gauss 2D Image Transforms2017
Author(s)
Dina Bashkirova, Shin Yoshizawa, Rustam Latypov, and Hideo Yokota
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Journal Title
Proceedings of Spring/Summer Young Researchers' Colloquium on Software Engineering
Volume: -
Pages: 145-149
Peer Reviewed / Int'l Joint Research
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