2019 Fiscal Year Annual Research Report
study of image sensor communication in turbid water
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19H02372
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| Research Institution | Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology |
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Principal Investigator |
澤 隆雄 国立研究開発法人海洋研究開発機構, 研究プラットフォーム運用開発部門, 主任技術研究員 (50359139)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武内 伴照 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 高速炉・新型炉研究開発部門 大洗研究所 環境技術開発センター 材料試験炉部, 研究職 (00516825)
小澤 佑介 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 助教 (20634215)
後藤 慎平 東京海洋大学, 学術研究院, 助教 (90772939)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | LED / アレイ / イメージセンサ / 水中 / 通信 / beer-lambert / bayer / R-CNN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は水中イメージセンサ通信シミュレーションの実施を予定していたが，以下の３項目を実施し，知見を得る事が出来た．
まず水中イメージセンサ通信のシミュレーションモデルを作成し，RGB-LEDアレイを送信器，単板・３板のイメージセンサを受信機とし，カラーフィルタアレイ画像とRAW画像を取得するためのミュレーションモデルを作成した．このモデルでは発光色のスペクトルを考慮しつつ，クロロフィルや黄色物質，微小粒子によって水中で減衰する光が最終的にイメージセンサに到達する量を計算する事ができる．
このシミュレーションモデルを検証するため，RGB-LEDアレイを単板・３板のイメージセンサを用いた実験を行い，アレイとセンサ間の距離によるサチュレーションや分解能の影響，レンズフレアーの影響，カメラ本体の画像演算処理の影響を確認した．単板センサは色の再現性が悪く，発光点が密集する場合に白色として認識し，分解能の限界に近い場合も色情報が喪失していた．これに対して３板は色の分離性が良く，分解能限界でも画像の劣化が少なかった．
また並行してLEDアレイの発見とアライメントを目的として，情報（外乱）の多い背景にある２次元パターン識別実験を行った．地面や水中無人機を背景としてその前面にQRコードとBayerパターンを配置し，その発見をコンピュータビジョン技術とR-CNNで試み，それぞれの検出性能を把握した．総じてR-CNNによる２次元パターン識別性能は高いことが明らかとなった．ただし異なるQRコードを識別する性能は低い．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初予定のシミュレーションを実施し，またその確認のためのいくつかの実験をすでに実施しており，研究自体は予定より早く進んでいる．しかしコロナの影響で研究発表が予定通りに実施できておらず，成果公表が遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
学会の研究発表会が再開された場合は速やかに応募し，早い段階で成果発表を実施する．
並行してイメージセンサ通信の実験準備を行い，水槽における水中での通信実験を含むデータ取得を進め，次年度における海中実験に備える．
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