2019 Fiscal Year Research-status Report
Log physical appearance quantitatively analyzed by image analysis and its relationship with log strength properties: toward log strength estimation using machine learning model.
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19K06321
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University |
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Principal Investigator |
長島 啓子 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 教授 (40582987)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杜 偉薇 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (00512790)
神代 圭輔 京都府立大学, 生命環境科学研究科, 准教授 (00548448)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 木口の断面画像 / 特徴量 / 年輪情報 / 動的ヤング率 / 原木の強度推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，需要に応じた品質の原木の供給を実現するため，画像解析および機械学習により，(1) 「見た目」で経験的に把握されてきた材質を定量的に把握すること，(2) 原木強度と「見た目」の材質との関係を把握し，原木強度を推定すること，を目的としている。
目的（1）について，本年は画像解析による「見た目」の材質として鍵となる年輪情報を画像から抽出する方法を検討した。その結果，Total variationによってノイズを除去し，ハフ変換によって木口の中心を決定する手法によって，断面をきれいに加工し，室内で撮影をした木口の画像とノイズの少ない未加工の画像において年輪情報の抽出精度が良いことが確認された。一方，外側の年輪の抽出精度の向上が課題として残った。
目的（2）については，本年は強度と関係のある「見た目」の材質を把握することに取り組んだ。京都府立大学大枝演習林・大野演習林から伐採された4mの丸太139本の年輪を実測するとともに，簡易型原木強度検査器で丸太の強度（動的ヤング率）の測定を行った。また，福知山市・綾部市・京丹波町和知の山土場等の3mまたは4mのスギ丸太111本の末口の画像の撮影し年輪解析を行うとともに，同様に強度の測定を行った。解析の結果，年輪数が多くなる，また，平均年輪幅，特に中心から15年輪の年輪幅が狭くなると，動的ヤング率が高くなる傾向が見られた。一方，画像による目視判読では外側の年輪を正確に判断するのが難しいことも分かった。
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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
画像解析による「見た目」の材質の特徴量の抽出では，年輪抽出のアルゴリズムを室内で撮影した写真を用いて検討し，Total variationやハフ変換を用いることで，ノイズの少ない未加工の画像でも比較的年輪の抽出精度が良いことが判明した。本内容については，論文としてまとめ投稿を行っており，順調に進展しているといえる。
機械学習による「見た目」の材質の特徴量と用途との関係の把握では，山土場で撮影した原木を市場まで追跡をして，取引価格から用途を把握することを想定していた。しかし，研究を進めるに従い，強度推定がある程度可能になれば，自ずと強いものが建築用材などの用途に絞られ，用途別に強度を把握する必要性が少ないことが明かになったから，本研究では製材の用途に絞って研究を実施することに変更した。市場の要請に合わせた原木の仕分けの基準設定ができることからも，有効と考えている。
強度と相関のある「見た目」の材質の把握では，139本の原木の断面の実測，111本の原木の断面の画像撮影と判読により年輪情報（年輪数，平均年輪幅，中心から15年輪までの平均年輪幅，成熟材部の平均年輪幅）を把握するとともに，丸太の強度との関係を把握した。その結果，年輪数が多い，平均年輪幅・中心から15年輪の平均年輪幅が狭いと，動的ヤング率が高くなる傾向が見られた。また判別分析の結果，原木の半径も要因として選択された。画像解析や画像判読では，外側の年輪の抽出・判読精度が悪いことから，画像解析でも精度が期待でき，かつ強度を推定できる要素として，半径別に中心から15年輪の平均年輪幅や未成熟材率などについて，更に検討する必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
画像解析による「見た目」の材質の特徴量の抽出では，室内で撮影された画像を用いて開発した年輪抽出のアルゴリズムの有効性が確認されている一方，外側の年輪の抽出精度に課題が残っている。原木の多くは屋外に置かれていることが多いため，屋外に原木の木口の写真に，開発したアルゴリズムを適用していく。とともに，外側の年輪の抽出精度の高める方法の検討も行う。また，年輪情報以外の強度と関わる特徴量を画像から抽出できないかを検討していく。
強度と相関のある「見た目」の材質の把握では，年輪数，平均年輪幅，中心から15年輪の平均幅が強度と関係があることが判明している。画像解析では外側の年輪の抽出精度が芳しくないことから，半径別の中心から15年輪の平均年輪幅や未成熟材率など，画像解析で鮮明に得られる情報を考慮して，強度の推定に利用できる要素を絞っていく予定である。
そして，令和3年度に実施予定の機械学習を用いた「見た目の材質と強度の関係に基づく強度推定と精度検証につなげていく方針である。機械学習を実施するのに足る木口の写真画像や実測データ，強度データは，まだ十分ではないため，引き続き市場やストックヤードの調査を実施して，データの収集を行う。
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| Causes of Carryover |
初年度には強度を測定するための原木グレーディングマシンを購入予定であったが，購入予定の新しい機種の発売が先送りされたため，購入を次年度に見送った。また，コロナウィルスの感染により，3月末に参加予定であった森林学会が中止になったことから，次年度使用額が生じている。
令和2年度には，当初予定をしていた消耗品の購入や学会発表用の旅費に加え，次年度使用額を使って原木グレーディングマシンを購入し，より多くの原木の調査ができるようにするとともに，より多くの写真画像および強度調査が必要なことから，調査用の国内旅費として利用をする予定である。
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Research Products
(2 results)
