2020 Fiscal Year Annual Research Report
A Research on Hyper Vibration Spectrum Camera Using High-speed Vision
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19H00769
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
石井 抱 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (40282686)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 浩 長崎大学, 工学研究科, 教授 (20157324)
姜 明俊 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30819503)
妹尾 拓 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (10512113)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 高速ビジョン / 振動分布計測 / 振動スペクトル解析 / 可視化イメージング / パタン認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(A)周波数領域部分空間での画素レベル振動スペクトル認識法:1)高速ビデオ動画に対する振動スペクトル画像に対し、認識対象毎に異なる振動特性を教師データとして学習した。2)画素レベル振動スペクトルパタン認識による振動源検出法を提案した。3) 高速ビデオ撮影した振動対象に対し、異なる周波数特性を持つ部位が画素レベルで特定できることを確認した。
(B)振動位相スペクトル解析に基づく画素レベル異常振動検出法:1)強制振動させた構造物モデルの振動スペクトル画像で、位相差が不良部位を除く多くの画素で0, 180度に集中することを確認した。2)全画素で位相スペクトルを計算し、通常部位と強度不足な不良部位の位相スペクトル差を計算した。3)加振下の構造物モデルを撮影した高速ビデオ動画に対し、不良部位を異常振動として画素レベル検出できることを確認した。
(C)高速ターゲットトラッキングを用いた時系列振動スペクトラム計測法:1)移動する振動対象を撮影した高速ビデオ動画に対し振動スペクトル画像を計算し、速度増大に伴う振幅スペクトルのピーク強度低下を解析した。2)移動対象振動部位に対するROI追跡により、振動スペクトル画像が、振幅スペクトルのピーク強度低下を抑えた計算を可能とした。3)移動対象の複数振動部位での振動状態を長時間モニタリングし、突発的異常振動が検出可能となることを確認した。
(D)画素レベル振動スペクトルパタン認識機能の実時間実装:1)高速カメラヘッドと連動した並列GPUコンピュータに振動スペクトル内積計算を並列実装し、振動パタン認識を高速化し、認識結果を実時間出力可能とした。2)高速トラッキングと追跡ROIでの振動スペクトル計算を同時実時間実現し、移動対象における時系列振動スペクトラムを可視化し、音声情報と同レベルの振動信号が実時間イメージングできることを確認した。
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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
令和２年度に当初予定していた全ての研究項目を実施しており、概ね順調に進捗しているものと判断する。
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| Strategy for Future Research Activity |
現時点で研究を推進する上で大きな障害となるものはなく、次年度も当初計画通り「ハイパー振動スペクトルカメラを用いた振動サーベイランス応用」を実施し、目視不可能な振動情報を可視化するハイパー振動スペクトルカメラによる実時間振動イメージングのアルゴリズム及びその有効性の検証を進めていく予定である。
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