2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of high-precision and real-time three-dimensional temperature measurement method in a liquid using deep learning
| Project/Area Number |
20K04306
|
|---|
| Research Institution | University of Yamanashi |
|---|
Principal Investigator |
鳥山 孝司 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (50313789)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
舩谷 俊平 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (50607588)
多田 茂 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 応用科学群, 教授 (70251650)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 温度計測法 / 感温液晶 / カラーカメラ / 計測精度 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
まず最初に、感温液晶微粒子から温度を計測するための基礎となる粒子の大きさや幾何形状、またそれに対応する感温液晶微粒子からの青色波長の散乱光強度との関係をデータベース化を試みた。そのため、感温液晶微粒子の形状が十分に確認できる倍率を有する顕微鏡を導入し、シリコンオイルに浸した感温液晶微粒子に対してバンドパスフィルターを取り付けたモノクロカメラを用いて粒子画像を得て評価した結果、粒子毎の最大輝度値は同じ温度でも大きく異なることが確認された。そのため、単純に最大輝度値からは温度換算が出来ないので、この手法では温度計測には不向きであることが明らかとなった。
別の取り組みとして、青色波長域の単色のLED発光素子を用い、単色の照射光にてカラーカメラで観察を行った。その結果、R,G,B値の割合が温度によって異なることが確認された。さらには、得られたRGB値をHSI値に変換することで、それらの値と温度との関係性が明らかになった。しかしながら、HSIそれぞれを単体で使用すると実際の温度と大きな誤差が生じることも分かった。そこで、任意の温度の値で正規化し、H、S、Iが直交する3次元にプロットした検定曲線を用い、計測時にはカメラから得られたHSI値をその3次元空間に配置し、検定曲線との最短距離を探索して温度を決定する手法（HSI検定法）を考案した。その結、±1.5℃程度で温度を得ることが可能であることが明らかとなった。
このカラーカメラによる計測の可能性について詳細に検討するため、感温液晶シートの散乱光強度を用いて検討した。円柱モデルのHSV変換を適用することで、照射光強度分布の影響を取り除くことができ、14bit階調のカメラを使用すると、24℃の温度幅で計測が可能であり、その温度分解能は0.0007℃であることが明らかとなった。
|
