| 研究課題/領域番号 |
22K18803
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
下馬場 朋禄 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (20360563)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 計測 / 位相回復 / ラインセンサ / 深層学習 / ワンショット計測 / イメージング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は２つのベクトルピクセルイメージング技術を開発する．撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する．前者の研究では，複数回のパターン投影をすることで大画素数の撮影かつ高速撮影が可能なイメージング技術を開発する．後者の研究では，パターン投影を必要としないワンショットで撮影可能なベクトルセンサイメージングを開発する．この研究では，１次元の計測データと正解画像をマッピングするニューラルネットワークを開発する．
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，パターン投影を必要としないワンショットで撮影可能なベクトルセンサイメージングを開発した．この研究では，１次元の計測データと正解画像をマッピングするニューラルネットワークを開発した．この光学系は撮像物体，物体光を拡散する拡散板，ラインセンサから構成される．
この1次元拡散計測データから物体の振幅を推論できることを示した．最終年度には，ニューラルネットワークの構成を変更し，物体の複素振幅計測（振幅と位相の同時計測）ができることを示した．いずれもワンショットで対象物体の情報を復元できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はベクトルピクセルイメージングを開発した．撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する．CCDやCMOSカメラは高解像度撮影を得意とするが，幅広い波長帯や低光量環境下での撮影は苦手とする．シングルピクセルイメージングはその逆の特性となる．提案手法（ベクトルピクセルイメージング）は，大画素数の撮影かつ高速撮影が可能であり，ラインセンサの特性から，幅広い波長帯や低光量環境下での撮影も可能となる．この提案手法は複数回のパターン投影を必要とする．提案手法は，従来のイメージングデバイス（CCDやCMOSカメラ）とシングルピクセルイメージングの両方の利点を有する．
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