| 研究課題/領域番号 |
17K14694
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
計測工学
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
陸 慧敏 九州工業大学, 大学院工学研究院, 助教 (40742466)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 人工知能 / 海洋工学 / スペクトルカメラ / 画像分割 / 海中工学 / 画像処理 / ロボティックス / 深海採鉱機 / 画像計測 / ロボット |
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| 研究成果の概要 |
深海底には多量のコバルトリッチクラストがあり、多くのコバルトリッチクラストは海山の斜面に分布しています。海底鉱物コアリングを使用する場合は、急峻な崖やチムニー群等の複雑な地形が多く、粉麈が舞い上がりやすいです。現存の計測システムは、深海熱水鉱床の超高濁度の環境では使用できず、画像の解像度も良くないです。そこで、申請者は新たな人工知能を用いた深海採鉱機採削ローラ用画像計測システムの開発を行いました。本申請期間内に、超高濁度水中ビデオの可視化技術及びスペクトル計測プラットフォームによる鉱物識別法を開発しました。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、人工知能が適用できる多様な水中光学応用課題への取り組みと、それらを通じた横断的に抽出した情報学課題への取り組みとを往復することで、水中画質改善とスペクトルによる目標認識へのアプローチを展開しました。実施期間内に学術論文20編以上を発表し、市民講座4回を行いました。以上のことから、海洋立国を支える機械電子情報分野の人材の育成と基盤的な技術力の強化に貢献しています。
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