| 研究課題/領域番号 |
23K23674
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| 補助金の研究課題番号 |
22H02409 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分40020:木質科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人森林研究・整備機構 |
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研究代表者 |
渡辺 憲 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (90582734)
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| 研究分担者 |
井道 裕史 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (30370274)
村野 朋哉 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 研究員 (30845243)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 10,270千円 (直接経費: 7,900千円、間接経費: 2,370千円)
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| キーワード | 心去り平角 / 内部割れ / 強度予測 / X線CT / AI / 非破壊検査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
木造住宅の梁や桁には平角と呼ばれる断面の大きな木材が使用される。樹木の中心部を避けて製材された平角（心去り平角）を人工乾燥すると、表面からは観察できない内部の割れ（内部割れ）が発生し、これによって心去り平角の強度が低下するという事例が報告され始めている。本研究では、強度の著しく低い心去り平角の流通を未然に防ぐことを目的に、X線CTを用いて心去り平角のCTデータを大量に収集し、AI画像診断技術を用いた内部割れ自動検出技術を開発する。さらに、心去り平角の強度試験を行い、得られた強度データとCTデータを統合してAIによる強度予測技術を開発する。なお対象樹種はスギとする。
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| 研究実績の概要 |
心去り平角の非破壊検査に用いるX線CT装置を新たに導入した。円筒型遮蔽容器を装置に取り付ける改造を行い、放射線管理区域を装置内に限定した状態で長さ4mの平角をスキャンできるようにした。
スギ平角乾燥材を調達し、内部割れや節、年輪などが鮮明に映る最適な撮影条件について検討した。管電圧50、60、70、80kVと管電流4、5、6mAの組み合わせ（計12パターン）でCT画像を取得し、これらのコントラストを比較した結果、管電圧70kV管電流5mAの撮影条件が最適であることがわかった。したがって、次年度以降はこの撮影条件に統一してX線CT画像の収集を進めることに決定した。
強度予測に必要なスギ心去り平角の強度および内部割れのデータを収集した。断面寸法210mm×135mm、長さ4mのスギ心去り平角を60本調達し、2つの乾燥条件で30本ずつ乾燥試験を行った。乾燥条件１は心持ち正角や心持ち平角に一般的に使われている条件で、高温セット処理と中温乾燥を組み合わせた乾燥方法である。乾燥条件2は乾燥条件１から高温セット処理を除いた中温乾燥とした。乾燥試験後に、断面寸法120×180mm、長さ3600mmに仕上げ加工し、みかけの密度やヤング係数などを測定した後、強度試験（曲げ試験）および内部割れの測定を行った。AI学習には内部割れの発生量や強度等にバラツキのあるデータ収集が求められ、乾燥条件2に比べて乾燥条件１で乾燥した平角の方が内部割れの発生量や強度にバラツキがみられたことから、次年度以降は乾燥条件１で乾燥した平角を用いてデータ収集を進めていくことに決定した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
Ｘ線ＣＴ装置の導入時期が当初の計画より遅れたが、年度内に導入が完了し、強度の予測に必要なデータ収集も進んだことから、おおむね順調に進展していると判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
X線CT装置に関して、長尺の平角を撮影できるように改造を行ったため、通常の市販品よりメンテナンス等に注意を要し、メーカーと連携して柔軟に対応していきたいと考えている。
この以外については特に問題はなく、当初の計画通り研究を進めていく予定である。具体的には、引き続き実大サイズのスギ心去り平角を調達して乾燥試験を行い、乾燥試験後にX線CT装置を用いてCT画像を撮影し、撮影した部位から切片を切り出して内部割れ、節、密度等を測定する。X線CT装置でスキャンしたスギ心去り平角を用いて実大サイズの強度試験を行い、強度予測に必要なデータを収集する。
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