| 研究課題/領域番号 |
20K06116
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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39070:ランドスケープ科学関連
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| 研究機関 | 新居浜工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
和田 直樹 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 特任教授 (90632787)
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| 研究分担者 |
加藤 茂 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 准教授 (00413857)
塩貝 一樹 新居浜工業高等専門学校, 電気情報工学科, 講師 (50757664)
玉置 教司 愛媛県農林水産研究所, 林業研究センター, 担当係長 (40715728)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 樹木 / 腐朽 / 空洞 / 木材 / 内部割れ / 共振周波数 / 人工知能 / 非破壊測定 |
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| 研究成果の概要 |
携帯型の振動測定装置を製作した。樹木の腐朽空洞を模擬した直径の異なる貫通空洞を加工した丸太の試験体を製作した。それらの振動スペクトル画像から人工知能が大きな空洞を持つ丸太を高精度で判定できることを示した。また、人工乾燥で発生した表面からは見えない大きさが異なる内部割れを持つ建築用角材の試験体を製作した。それらの振動スペクトル画像から人工知能が大きな内部割れを持つ角材を高精度で判定できることを示した。さらに、内部割れ以外にも年輪や節なども含んだ角材の断面画像から内部割れの深刻度だけを高精度に判定できる人工知能の構造を提案した。
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| 自由記述の分野 |
電子・光デバイス、及び農林水産物の品質評価技術に関する分野
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
街路樹や公園樹木の倒木による事故が発生している。倒木の恐れがある大きな空洞を持つ樹木を振動測定から人工知能を用いて安価に簡便に判定できる可能性を示した。今後の調査体制の充実による事故防止が期待できる。
建築用木材の構造強度に影響を与えるような外観からは見えない大きな内部割れを振動測定から人工知能を用いて安価に簡便に判定できる可能性を示した。また、木材の断面画像から人工知能が熟練者と同様に内部割れの深刻度を高精度に判定でき、品質評価における人間の作業負担を大幅に軽減できる可能性を示した。これらは管理体制の充実による高品質な木材流通に貢献できる。
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