| 研究課題/領域番号 |
20K20238
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| 研究機関 | 仙台高等専門学校 |
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研究代表者 |
鈴木 順 仙台高等専門学校, 総合工学科, 准教授 (00639255)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 自走型内視鏡 / 酸化亜鉛材料 / アクチュエータ / MEMS / 半導体 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では単一の酸化亜鉛（ZnO）材料を用いて生物内の悪環境下でも能動的に移動できるカプセル内視鏡を研究開発すること，発光素子，受光素子を製作し，アクチュエータと同期させた撮像システムを構築することを目的とした．本研究で遂行する項目に対する具体的なビジョンと実施計画と研究実績について以下に示す．
１．最適なアクチュエータの機構と材料パラメータの最適化（線虫型，バルーン型等）： ZnOの基礎的な材料特性を把握した上で，膜の応力等の機械的特性，静電容量，電気特性を評価する評価サンプルを製作し，アクチュエータ，発光素子，受光素子に関するパラメータの抽出を行う．2020年度にはアクチュエータを構成する圧電素子を作製するためにプラスチック基板上にスパッタ装置でZnOの成膜を試みた．その結果，プラスチック基板上への成膜は可能であったが，膜応力によって基板と膜の間で一部膜剥離が生じた．そのため，密着性改善と膜応力緩和のために基板上に酸化シリコン（SiO2）をバッファー層として入れることにした．
２．画素サイズと画素数の最適化： 発光素子に関しては，ZnO薄膜発光ダイオードやナノワイヤーを用いて，その電圧の印加方法や発光強度等の測定手法について検討し特性評価する．受光素子については画素サイズを変えながら画素サイズと受光感度の関係を確認し，画素サイズを小さくしていく．最終的には，アクチュエータの動作角度と特性評価で得られた受光感度の情報を基に視野角や空間分解能を考慮した画素サイズや画素数についてパラメータを最適化する．また，画像処理方法に関してのシステム最適化を行う．2020年度は薄膜発光ダイオード，受光素子の作製に関してプロセス及び評価準備を行った．また，画像処理方法のシステム最適化は市販のWebカメラを用いてより少ない教師画像枚数でいかに腫瘍を精度よく認識できるか画像認識の実験を進めてきた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
カプセル内視鏡用のアクチュエータの機構については検討し，ファーストステップとして胃や腸の消化管で留まることができるアクチュエータを開発する方針を決定した．しかしながら，動力源となる圧電素子の成膜プロセスで膜剥離のエラーが生じているため，ものづくりの進捗が滞ってしまった状況である．その課題点を克服するために今後は基板と圧電膜の間にバッファー層を設けて密着性の向上と膜応力の緩和を行うための膜厚や成膜条件の最適化を行う予定である．
また，発光素子，受光素子の作製に関してプロセス準備まで進めることができている．評価のための大腸モデルについても作製した．画像処理方法に関するシステム最適化については教師画像を最小限に抑えながら腫瘍を捉えられるようにするため，既存の画像解析ソフトウェアであるOpenCVを用いて教師画像を少なくしつつ，誤認識の割合を小さくする方法について検討を進めている．
以上のことから，課題が発生した項目もあるため，達成度に関しては「やや遅れている」との判断をした．
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| 今後の研究の推進方策 |
１．最適なアクチュエータの機構と材料パラメータの最適化（線虫型，バルーン型等）：
2021年度はアクチュエータの機構については機能を確認するための原理試作機を作成し，その動作について確認する．また，並行して小型化については圧電素子に関しては膜剥離の課題をクリアにして評価サンプルを作成し，電気的特性と機械的特性を確認する．
２．画素サイズと画素数の最適化： 発光素子に関しては，ZnO薄膜発光ダイオードやナノワイヤーを用いて，その電圧の印加方法や発光強度等の測定手法について検討し特性評価する．受光素子については画素サイズを変えながら画素サイズと受光感度の関係を確認し，画素サイズを小さくしていく．最終的には，アクチュエータの動作角度と特性評価で得られた受光感度の情報を基に視野角や空間分解能を考慮した画素サイズや画素数についてパラメータを最適化する．また，画像処理方法に関してのシステム最適化を行う．
2021年度は薄膜発光ダイオード，受光素子についてプロセスを進め，電気的特性評価を行う．また，ZnOナノワイヤーについては作製プロセス及び電気特性評価方法について検討し，プロセス装置の設計を進める．画像処理方法のシステム最適化に関しては既存の画像解析ソフトで教師画像枚数を少なくすることを検討しながら，腫瘍付き大腸モデルを用いて画像認識のプログラムを構築していく予定である．
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