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2022 年度 実施状況報告書

機械学習によるBRDFの高分解能化手法の開発

研究課題

研究課題/領域番号 22K17923
研究機関静岡県工業技術研究所

研究代表者

田代 知範  静岡県工業技術研究所, 照明音響科, 主任研究員 (70761534)

研究期間 (年度) 2022-04-01 – 2025-03-31
キーワードBRDF / 機械学習 / データセット / 変角分光測定
研究実績の概要

本研究では,機械学習を用いて低分解能な反射特性データから高分解能な反射特性データの生成を行うことを目的としている.研究初年度である令和4年度の計画は,実測データを収集し,機械学習で用いるデータセットを構築することである.まず,機械学習で用いるデータセットを構築するために,実際に反射特性を測定する試験片の準備を行った.一つ目の試料カテゴリである薄膜干渉による構造色を有する試験片として陽極酸化処理を施したチタン板を用意し,研究所が所有する専用の測定機により変角分光測定を行い各試験片の反射特性データの取得を行った.入射角は0度~80度の範囲を5度間隔で,反射角は0度~±80度の範囲を5度間隔でそれぞれ調整し,反射特性データの測定を行った.この試料カテゴリでは,表面形状の違いを含め47種類の試験片測定データを取得した.次に,その他の試料カテゴリとしてカッティングシートを加工した測定試験片を作成し,同様の角度条件で変角分光測定を行い反射特性データの取得を行った.様々な素材カテゴリからシートの選択を行い,計102種類の試験片測定データを取得した.引き続き,得られた測定データを学習データセットとした,高分解能化ネットワークの構築に取り組む予定である.また,学習データセットにおいて反射特性パターンに偏りが生じている場合,学習結果に影響を与える可能性が高いため,反射特性パターンに偏りが生じないように様々な試験片の測定データの収集を続ける.さらに,学習データ数が多い程学習の精度向上につながるため,データセットへのデータの蓄積は継続し行う予定である.

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

令和4年度の研究計画は、①様々な反射特性を有する試験片を対象に、変角分光測定データを収集する、②得られたデータから機械学習に用いるデータセットを構築する、の2つであったが、概ね順調に進行している。引き続き、測定したデータパターンの偏りなどを解析し、必要に応じた試験片の追加測定を行うことでデータセットの充実を図る。

今後の研究の推進方策

令和4年度に構築したデータセットをもとに、機械学習による高分解能化ネットワークの構築を進める。必要に応じて、測定したデータパターンの偏りなどを解析し、試験片の追加測定を行うことでデータセットの充実を図る。

次年度使用額が生じた理由

試験片の一部に手持ちの物品の流用,および簡易な代用品を使用をしたため,試験片作成委託加工費が減少した.今後,反射特性のパターンを調整するために試験片の作成委託を行う予定である.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] 分光反射率測定データを対象とした機械学習によるデータ補間手法の検討2022

    • 著者名/発表者名
      田代知範,豊田敏裕
    • 学会等名
      照明学会

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公開日: 2023-12-25  

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