| 研究課題/領域番号 |
22K03880
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分18030:設計工学関連
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| 研究機関 | 近畿大学 |
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研究代表者 |
柏尾 知明 近畿大学, 理工学部, 准教授 (10581910)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 白色LED / パッケージング / サロゲートモデル / 機械学習 / ニューラルネットワーク / CNN / ディープラーニング / 人工知能 / 光線追跡シミュレーション / LEDパッケージング / 最適設計 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，人工知能技術を用いてLEDパッケージングを解析し，最適設計する方法を提案する．機械学習によって重要な光学特性を出力とする汎用性の高いLEDパッケージングの数理モデルを獲得し，その過程で，パッケージング構造の解析も同時に行う．開発期間の短縮のため，一般的に光線追跡シミュレーションがLEDパッケージング設計に用いられているが，設計パラメータの組み合わせの数が膨大となり，シミュレーションに長い時間がかかっている．提案手法によってLEDパッケージングのサロゲート（代理）モデルを得ることができれば，光線追跡シミュレーションにかかる時間を大幅に短縮することができる．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，機械学習（人工知能）技術を用いてLEDパッケージングを解析し，最適設計する方法を提案する．機械学習によって重要な光学特性を出力とする汎用性の高いLEDパッケージングの数理モデルを獲得し，その過程で，パッケージング構造の解析も同時に行う．開発期間の短縮のため，一般的に計算機上での光線追跡シミュレーションがLEDパッケージング設計に用いられているが，設計パラメータの組み合わせの数が膨大となり，シミュレーションに長い時間がかかっている．提案手法によってLEDパッケージングのサロゲート（代理）モデルを得ることができれば，シミュレーションにかかる時間を大幅に短縮することが
できる．
これまでの研究では，Convolutional Neural Network (CNN)を用いて，白色LEDパッケージングの断面画像からの白色LEDの明るさ（全光束）を予測するモデルを得ることができた．また，機械学習モデルを用いて，CNNの予測結果を青色LEDの放射束で補正することで予測性能を向上させることに成功した．白色LEDパッケージングの断面画像には，蛍光体量やレンズ形状などの白色LEDの明るさを決定する重要な設計情報が含まれている．この結果は，CNNが断面画像を学習する過程における特徴マップから，パッケージングの構造解析が可能であることを示している．汎用性の高いモデルを得るためには，さらに広い範囲の設計パラメータを含む学習データが必要となるが，実サンプルのデータを準備することは難しい，そこで，3Dモデルの光線追跡シミュレーション結果を学習データとして機械学習モデルに学習させ，学習済みモデルを得ることに成功した．さらには，3Dモデルによる学習用データ作成のため，Semantic Segmentationを用いて，白色LEDの断面画像上の各構成部材の領域をラベル付けすることで，パッケージングの形状情報を獲得する方法を提案した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
設計パラメータを広く振った様々なタイプの白色LEDの多くの3Dモデルと，それらのモデルの光線追跡シミュレーション結果の組み合わせから学習データを作成しCNNに学習させたが，予測があまりうまくいかなかった．そこで，3Dモデルに実サンプルのパッケージングから得られた形状情報を反映する方法を検討している．
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| 今後の研究の推進方策 |
・Semantic Segmentationを用いて得られた，パッケージングの形状情報を3Dモデルに反映する．
・3Dモデルから得られた学習データを用いて，いくつかの代表的なCNNモデルで学習性能の比較評価を行う．
・CNNが認識しているパッケージングの形状情報をパッケージング設計にフィードバックする方法を開発する．
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