研究課題/領域番号 |
23K03711
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分19020:熱工学関連
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研究機関 | 山梨大学 |
研究代表者 |
鳥山 孝司 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (50313789)
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研究分担者 |
多田 茂 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), 応用科学群, 教授 (70251650)
舩谷 俊平 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授 (50607588)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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キーワード | 温度分布計測 / 感温液晶 / RGBカメラ / ロバスト / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では,短波長の可視光に対してRGBカメラを利用することで,より簡便で高精度な温度計測技術に発展させることを試みる.まず始めに,感温液晶シートによる表面温度計測技術の開発に取り組み,その技術の確立後,感温液晶微粒子を用いた液体内温度計測法への拡張を行う.散乱光の温度への換算と画像処理プロセスでは,温度換算用データベースの構築と計測のエラー要因を前処理で除去する仕組みに対して深層学習を適用し,高速・高精度で、かつ計測エラーの少ないロバストな温度計測法の確立を目指す.
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