2021 Fiscal Year Research-status Report
人工知能を用いた樹木内部欠陥の非破壊診断装置の製作
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20K06116
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| Research Institution | Niihama National College of Technology |
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Principal Investigator |
和田 直樹 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 教授 (90632787)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
加藤 茂 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 准教授 (00413857)
塩貝 一樹 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (50757664)
玉置 教司 愛媛県農林水産研究所, 林業研究センター, 主任研究員 (40715728)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 樹木 / 腐朽 / 空洞 / 木材 / 内部割れ / 共振周波数 / 人工知能 / 非破壊測定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
直径100mm長さ250mmの杉の丸太に直径の異なる貫通空洞有無の試験体を80本製作した。試験体の振動を振動測定基準システムで測定したところ、空洞の有無と直径に対応した特徴的な共振ピークが現れた。これらの振動特性を人工知能に入力した結果、直径50mmの空洞を持つ試験体の判定正答率は88%であった。倒木の恐れがある大きな空洞を持つ樹木を人工知能で判定できる可能性を示した。立木用に携帯型の測定装置を製作した。小型のボイスコイルで試験体を加振して反対側の振動を圧電素子でとらえて、前記の基準システムと同等の振動特性が得られた。この振動特性を人工知能に入力した結果、携帯型装置を用いても大きな空洞を持つ試験体を高い確率で判定できた。また空洞を丸太の中心からずらした偏心空洞を持つ試験体を20本製作した。偏心の有無で特徴的な共振ピークが現れ、偏心空洞も判定できる可能性を示した。さらに幹が太い立木用に加振力の強い大型ボイスコイルを用いて、直径250mm長さ500mmの杉の幹の振動測定が可能となった。実際の樹木15種類27本（松山市城山公園・東温市森の交流センター）の測定を開始できた。
また、本手法の新しい応用展開を図った。建築用木材には表面から見えない内部割れが発生している場合がある。内部割れの状態が異なる正角105mm長さ250mmの杉の試験体を64本製作した。前記と同様に振動特性を測定して、測定部断面の内部割れの程度を調べた。内部割れがあると特徴的な共振ピークが現れ、内部割れの程度が大きいほど共振ピークは低周波数側にシフトした。以上より、振動特性を人工知能に学習させれば、木材の内部割れの程度を非破壊判定できる可能性を示した。また、内部割れの定量化には面積や長さ測定などの大きな手間がかかっていた。人工知能を用いた断面画像解析より内部割れの大小を90%の確率で判定できることも示した。
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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３年度の目標は、１）丸太試験体用の携帯型装置を製作する。携帯型装置で作成したスペクトログラムを人工知能に入力して試験体の空洞の有無の判定を行う。また、２）試験体より幹の太い立木の加振用に、加振力を増大させた携帯型装置の試作を行うことであった。
１）については、携帯型装置を製作して、スペクトログラムより作成が簡単な振動スペクトルを人工知能に入力することで、大きな直径の空洞を持つ試験体を高い確率で判定できることを示すことができた。２）については、加振力の強い携帯型装置を製作して、杉の幹を切断して製作した直径250mm長さ500mmの試験体に空けた直径約90mmの空洞に対応した振動スペクトルの測定ができた。そして、実際の立木樹木15種類27本（松山市城山公園・東温市森の交流センター）の測定を開始できた。
さらに当初の計画にはなかった本手法の新しい応用展開を図ることができた。建築用木材の表面からは見えない内部割れの程度を、木材の振動スペクトルを人工知能に入力することで非破壊判定できる可能性を示すことができた。また、人工知能を用いた木材の断面画像解析より内部割れの程度を自動判定できることを示すことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度は、森林などで空洞などの内部欠陥を持つ腐朽木を探し、樹皮の付いた状態で切断して、数多くの実際の腐朽木の試験体を製作する。携帯型装置を用いて試験体の振動測定を行う。試験体を樹種と直径に分類して、空洞の有無と空洞直径に対応した振動スペクトルを人工知能に学習させる。最終的に実際の立木の振動測定から内部欠陥の状態を自動判定できるようにする予定である。
また、令和３年度から新しく取り組んでいる表面からは見えない木材内部の内部割れの判定を推進する。内部割れの程度の異なる試験体を製作する。木材用の携帯型装置を製作して試験体の振動スペクトルを測定する。測定部位で木材を切断して内部割れの程度を評価する。内部割れの程度に対応した振動スペクトルを人工知能に学習させ、振動スペクトルから内部割れの程度を非破壊自動判定できるようにする。さらに、断面の内部割れの程度の評価についても人工知能を用いた画像処理により自動判定できるようにする。
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| Causes of Carryover |
令和３年度は、当初の目的であった樹木の内部欠陥の診断に加えて、新しく木材（角材）の内部割れ診断の応用展開が加わった。そのため、最終年度に木材内部割れ診断用の測定装置製作を計画しているために次年度使用額が生じた。最終年度に木材内部割れ診断用測定装置の製作費用に使用する。
さらに、昨年度に引き続きコロナ禍による出張の自粛や学会への参加旅費が必要なくなったために次年度使用額が生じた。最終年度の論文出版や学会発表などの積極的な研究成果の広報活動に使用する。
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Research Products
(7 results)
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[Journal Article] Apple Brand Texture Classification Using Neural Network Model2022
Author(s)
Shigeru Kato, Renon Toyosaki, Fuga Kitano, Shunsaku Kume, Naoki Wada, Tomomichi Kagawa, Takanori Hino, Kazuki Shiogai, Yukinori Sato, Muneyuki Unehara, Hajime Nobuhara
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Journal Title
Lecture Notes in Networks and Systems
Volume: 451(3)
Pages: 420-430
DOI
Peer Reviewed
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