2017 Fiscal Year Research-status Report
Research and Development of Image Measurement System for Deep-sa Mining Machine
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17K14694
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
陸 慧敏 九州工業大学, 大学院工学研究院, 助教 (40742466)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 海中工学 / 画像処理 / ロボティックス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は従来の大規模かつ高密度な深海探査方法と異なり、急峻な崖やチムニー群等の複雑な地形や粉麈が舞い上がりやすい採掘箇所など、視界不良時の小規模な地形の可視化技術と高精度計測技術の開発を目的とした。平成29年度には、下記の研究を実施し、極めて良好な結果を得た。
先行研究では、深海画像の特有な光の散乱や色の退化、粉麈の影響による劣化をスペクトル特性法、重み付きフィルター法で、また、照明の照度不均一さを口径食除去法により改善する新たなイメージングセンサを作成した。本研究では人工知能技術を用いて、超高濁度水中のビデオ可視化システムを開発した。具体的には、撮影したビデオを解析し、深海の距離ビッグデータベースを構築することで、撮影画像の高精度距離データを計測した。次に、重み付き画像を利用し、さらに精度が高い深度画像を獲得した。その深度画像を利用し、申請者らが開発した水中画像改善モデルを用いて、超高濁度水中画像を復元した。さらに、リアルタイムで鉱物を検知するため、グラフィックス プロセッシング ユニット(GPU)での実装実験も行った。
縦波である水中音波は、空気中より長距離まで伝搬できるので、現在、最も利用されている水中通信手段であるが、伝送速度には限界がある。そこで、高精度で採掘機の位置と進行方向等の情報を提供する自己回遊の分離式観測システムと採鉱機に付着している観測システムの2機同時運用総合システムを開発している。採鉱母船の監視モニターは低解像度の画像を拡大表示するため、高濁度水中の低解像度の画像から精細な高解像度の画像を生成する超解像技術が必要である。本研究では、申請者は画像超解像技術人工知能技術を用いた新たな深海ビデオの画像超解像技術を開発した。
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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
本研究では，先行研究で提案した画像強化と超解像技術を再検討し，高濁度水中画像の超解像技術及び画像復元技術の開発を行っている。システムの全体構成までのすべてを検討し，新たな計算的イメージングモデルを提案し，鮮明な画像を処理可能する方法を示している。次に，深海画像超解像技術を検討している。濁りのないきれいな深海では，ビデオカメラで撮影した画像の殆どは高解像度である。本研究では，高濁度水中画像の超解像技術の開発を行った。
以上，おおむね順調の進展を得ることができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度には、スペクトルカメラを用いた鉱石の計測システム及び深層学習による採削ローラの制御システムの開発を行う予定である。
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