2021 Fiscal Year Annual Research Report
木材管理のためのＩＣチップの埋込と画像識別による個別トレーサビリティの確立
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19K04726
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
浅野 良晴 信州大学, 工学部, 特任教授 (20140551)
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2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 木材トレーサビリティ / 木材IoT実装 / 木材個体識別 / RFIDタグ / 深層学習 / 年輪画像識別 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
木材トレーサビリティのスタート点において素材丸太にICチップを封入したRFIDチップタグを埋込み，搬送，貯木，角材への加工，高温乾燥の工程で途切れることなくIDと記憶内容を保持させることができて，個体識別が問題なく完了できた。IDを利用して畳み込みニューラルネットワークを応用した深層学習を利用することにより，素材丸太の年輪画像による識別が可能であることを確認した。この2方法を併用することにより，RFIDチップタグの不正使用を排除できる見通しがたった。高温乾燥後に芯持ち柱でRFIDチップタグの機能が保持されることが確認できたことから，乾燥後の芯持ち柱の曲がり量と素材丸太の木口元口の偏心量との大きさについて回帰分析を行ったところ，末口断面径級20cm以下の素材丸太に関して両者の相関がみられることがわかった。製材所ではこの結果を反映させて切削後の乾燥工程を検討することにより，製品歩留まりを向上させることに結び付けることができた。
この結果，ICチップの埋込は素材丸太から木材製品の流通に至るまでの木材に付す一貫したトレーサビリティを可能とする有効な方法になると考える。これは森林認証及び木材製品認証を進めるための簡易な方法の提案要請に応えるものと言える。ICチップのIDによるデータの参照により，製品歩留まりの改善や品質改善に結びつく可能性が期待される。
今後はRFIDチップタグの埋込方法の簡素化を検討していく必要があることがわかった。また年輪画像識別の実行をクラウドサービスで実施できるように改良していく必要があることがわかった。
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