2019 Fiscal Year Annual Research Report
Automation Sytem for Modelling 3D Data of Insects with High-Resolution Textures
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17H01848
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
田中 浩也 慶應義塾大学, 環境情報学部(藤沢), 教授 (00372574)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小檜山 賢二 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科(藤沢), 名誉教授 (00306888)
井尻 敬 芝浦工業大学, 工学部, 准教授 (30550347)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 昆虫 / 3Dデータ / カラーテクスチャー / CTスキャン / デシタルアーカイフデジタルアーカイブズ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、微小物体（特に，5ミリ～数センチの昆虫標本）を対象とし、計測に基づくテクスチャ付き3Dモデルの自動生成手法の確立を目指し、(課題A)既存ソフトウエアを活用しながら3次元モデルの自動構築法を確立し昆虫3Dモデルライブラリを構築する課題と、(課題B)より精度の高い3次元モデル構築法の実現を目指す課題という2方向の研究を同時に遂行した。前者は、従来法では人的な作業コストが壁になり3Dモデルの普及が進まない状況の改善に資する。一方、後者を推進することで、既存手法では微小オブジェクトの高精度再構築に寄与する。
（課題A）今年度は、これまでの成果を基盤に3Dモデル制作を加速するとともに、制作モデルを用いたコンテンツ制作を行った。具体的には、(A1）カメラファームウェアの改善（メーカへの提案結果）により撮影自動化加速、(A2）40モデルの制作、（A3）フォトグラフィックオブジェクト制作（カラー3Dプリンタ製造メーカとの共同研究）、（A4）超高精細テクスチャを有するモデルの特長を生かした8Kアニメーション制作、を実施した。
（課題B）今年度は、(B1)複数視点ブラケット撮影による高精度深度合成写真撮影法の開発、(B2)深度合成写真とCTを利用した3Dモデリング手法の効率化、(B3)B2の手法を利用したモデル構築を実施した。(B1)は多視点からブラケット撮影を実施しこれにStructure from Motionを適用することで深度合成の際の画素選択を堅固化するものであり、国際会議にて成果発表済みである。(B2)については、全行程の自動化は実現できなかったものの、写真撮影の全自動化等を実現し、１モデルにつき４時間以下でモデリングできるプロセスを確立した。(B3)B2の手法を利用し、17体のホウセキゾウムシのモデル構築を行った。現在B2・B3の成果発表を準備している。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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