| 研究課題/領域番号 |
20K11870
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
栗原 徹 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (50401245)
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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 | セマンティックセグメンテーション / ハイパースペクトル / 深層学習 / end-to-end学習 / スマート農業 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、広く普及している安価なRGBカメラを用いたセマンティックセグメンテーション精度向上のための光学フィルタ設計法の確立である。通常、RGBカメラは可視光をイメージセンサ直前に置いたRGBカラーフィルタによって適当に重み付けを行い、3バンド画像として世界の光量を記録している。本研究では、元の光信号が連続スペクトルであることに立ち返り、RGBカラーフィルタによる3バンド重みづけ撮像を行う前に、目的のための最適波長を選択する枠組みを構築する。
深層学習により、（１）RGBカラー画像のセグメンテーションニューラルネットワーク、 （２）RGBカラーフィルタ前に配置する光学フィルタの分光透過率、の2つを同時にend-to-endで学習することで、連続スペクトル情報を有効に利用し、かつ設計された光学フィルタに対し最適なセグメンテーションニューラルネットワークを同時に実現するセグメンテーションの仕組みを実現する。
本年度は緑色の葉の中で緑色の果実を実らせるピーマンの検出を行うための光学フィルタの設計を推進した。物理的存在である光学フィルタは負の透過率を実現できず、また透過率は滑らかな形状であることが望ましい。そこで、フィルタ透過率を表す重みへの非負値制約や滑らかさの制約を取り入れた光学フィルタの設計をend-to-endで実現する方法を考案し、得られたフィルタ形状をフィルタメーカに発注することができた。
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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
本年度は緑色の葉の中で緑色の果実を実らせるピーマンの検出を行うための光学フィルタの設計を推進した。物理的存在である光学フィルタは負の透過率を実現できず、また透過率は滑らかな形状であることが望ましい。そこで、フィルタ透過率を表す重みへの非負値制約や滑らかさの制約を取り入れた光学フィルタの設計をend-to-endで実現する方法を考案し、得られたフィルタ形状をフィルタメーカに発注することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでの研究推進過程で、新たな光学フィルタ設計・利用法の知見が得られてきた。
今後はこれらについて検討・試作を行い、より有用で安価な仕組みを整えられないか検討を行っていくと共に、新たな応用分野を開拓していく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19のため出張に行けなかった。次の光学フィルタの試作に充てる予定である。
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