| 研究課題/領域番号 |
16K12457
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
熊澤 逸夫 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (70186469)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | マルチスペクトルカメラ / ハイパースペクトル / ディープラーニング / 逆問題 / マイクロプリズムアレイ / センサー融合 |
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| 研究成果の概要 |
従来光学系でスペクトルを帯域別に分離しようとしていたマルチスペクトル画像センサの原理を見直し、光学系を画期的に簡単化して、そのため生じる帯域間や画素間のクロストークを後段の信号処理によって取り除くことを試みた。通常のカメラの光学系にプリズムやマイクロプリズムを挿入したモノクロカメラとカラーカメラのセンサ融合を行いマルチスペクトル画像計測するためのカメラシステムを試作し、このセンサ融合カメラシステムを用いて計測した画像データから、上記クロストークを除去する凸最適化を用いる数値計算的手法を開発し、さらにディープニューラルネット(U-net)を用いてクロストークを除去することを試みた。
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| 自由記述の分野 |
画像認識、ニューラルネットワーク
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
近年工場自動化の製品検査工程、植物工場における植物の生育状態診断、医療画像診断、航空機やドローンによる農場や植生の監視等、様々な場面でマルチスペクトルカメラが重要な役割を果たすようになった。しかしながら現状のマルチスペクトルカメラは高度な光学系を使用しているため高価で重く、一度に計測できるのが線上の範囲となるため二次元の画像の計測に時間を要することが、利用上の制約になっていた。本課題では、光学系を画期的に簡単化してコストを下げ、軽く、二次元の画像を短時間に計測できるようにし、光学系が単純なために生じる低下する画質を高度な数値処理やディープラーニングで改善する技術を開発する。
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