2013 Fiscal Year Annual Research Report
ＮＩＲ-ＨＳＩ法を活用した木材のハイスループット型材質分析手法の確立
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25292102
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
土川 覚 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (30227417)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 浩之 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (50210555)
藤本 高明 鳥取大学, 農学部, 准教授 (40446331)
稲垣 哲也 名古屋大学, 生命農学研究科, 助教 (70612878)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 非破壊計測 / 可視化 / 応用分光学 / 含水率 / 密度 / バイオマス / 林学 / 多変量解析 |
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| Research Abstract |
本研究は、ディジタル画像の各ピクセルに格納された分光スペクトルを多変量解析して所望の物質情報を可視化するハイパースペクトラルイメージング法（HSI法）を近赤外領域で展開し、木材の材質を総合的に判断するこれまでにないハイスループット型非破壊計測手法（NIR-HIS法）の確立を目指すものである。
平成２５年度は、計測システムの最適近赤外領域対応ハイパースペクトラルイメージングカメラ、および光源を主たる構成要素とするNIR-HSI計測システムを設計することを主たる目的とした。「試料寸法に応じた視野幅の設定」および「測定面の水分状態に影響を与えない光源の選択」に重点を置き、装置開発企業である住友電気工業の研究者と意見交換を行い、木材の測定に適った照射条件を設定した。
続いて、NIR-HSI測定による画像化アルゴリズム構築の基礎的要件の洗い出しを行った。多波長の分光画像によって各種材質の定量・定性分析を高精度で行うためには、画素間の連関を考慮した新規判別アルゴリズムの開発が必要となる。本研究ではその端緒として、スギ材木口面円板の水分分布および密度分布の画像化を試みた。スペクトル画像測定後、円板を20 mm格子の小ブロックに割断し、含水率および容積密度数の実測値を得た。HSI データから各ブロック位置に対応するピクセルの反射率スペクトルを抜き出し、中心化およびSNV 処理後、1ブロックにつき１つの平均スペクトルを算出した。平均スペクトルと実測値を用いてPLS法により含水率および容積密度数の検量線を作成した。得られた検量線に基づき各形質の推定値を元の円板画像上に可視化し、円板内での変動・分布を評価した。PLS回帰分析の結果、良好な推定モデルが得られた。また、心材・辺材の含水率差が明瞭に確認できた。
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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
当該研究課題で使用するハイパースペクトラルイメージングカメラを最大限有効に利活用するためには、装置特性を正しく把握して所望の情報を得ることが大前提となる。とくに、カメラと光源の相対関係を認識しつつ、測定対象（木材）に応じた最適な計測システムを設計することが重要である。初年度は、「試料寸法に応じた視野幅の設定」および「測定面の水分状態に影響を与えない光源の選択」に重点を置き、研究分担者、連携研究者および研究協力者と連携をとりながら課題を進展させた。
また、画像化アルゴリズム構築の基礎的要件の洗い出しに関しても、スギ材木口面円板の水分分布および密度分布の画像化を目標として一連の基礎的検討を積み重ねた結果、良好な推定モデルを構築することができた。
以上より、当該課題はおおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２６年度以降は、NIR-HSI測定を具体的に進めていく。
スギ材を主たる材料として、含水率、密度等のの精細な分布画像作成を試みる。とくに、心材と辺材における含水率分布の差や、アテ材や白線帯等の欠点を可視化することを目指す。
NIR-HSI測定および各種材質測定の詳細：①密度は、X線デンシトメータ等によって測定する。②成熟材/未成熟材については、繊維長によって両者を判別する。繊維長の計測は顕微鏡による目視あるいはFiber Quality Analyzerによって実施する。③アテ材については、目視あるいはモイレ反応法および塩化亜鉛ヨウ素法によるリグニンおよびゼラチン状層の染色によって確認する。
各材質の画像化アルゴリズム構築の詳細：①主成分回帰分析、Partial Last Square (PLS)回帰分析等の多変量解析を行い、密度等の最適検量線を作成する。②バタフライ演算および主成分分析に基づくセグメンテーション／判別分析を基盤として、未成熟材/成熟材およびあて材の判別アルゴリズムを構築する。また、試料測定面内における水分分布の可視化にあたっては、スギ材およびヒノキ材の飽水状態のまさ目板および生材状態の木口面円板試料を準備する。自然乾燥させながら所定の時間間隔でNIR-HSI撮影を連続的に行う。
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Research Products
(1 results)
