| 研究課題/領域番号 |
25252033
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
杉山 淳司 京都大学, 生存圏研究所, 教授 (40183842)
|
|---|
| 研究分担者 |
今津 節生 独立行政法人国立文化財機構九州国立博物館, その他部局等, その他 (50250379)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | 樹種識別 / 大型X線CT / 画像認識 / 非破壊診断 / 指定文化財木製品 |
|---|
| 研究実績の概要 |
九州国立博物館において０．５ミリボクセル分解能で撮影した3次元計測データより、木材の木口面、板目面、柾目面に相当する画像情報を40枚ずつ抽出して、各々よりテクスチャー情報を計算した。計算により得られた15種類のハラリックパラメータは自動識別の説明変数として十分意味があるものであったため、すべてのパラペータを機械認識に用いることとした。認識の部分では、一般的なk最近傍（kNN）法を用い、識別精度の検証には交差検証法を採用した。特に木口面の画像を集中的に解析し、画像の階調や測定範囲の大きさをかえた学習データを併せて解析したところ、１センチ以上の断面情報があれば、98%以上の精度で識別が可能であることが判明した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
画像の入力から、テクスチャー情報の計算、機械認識にいたるすべての過程を同一言語Rでプログラミングした。このことにより、作業効率が格段に向上し、特に学習データに用いる画像の数の増加にも十分耐えることの出来るシステムが完成した。1200枚程度の画像の処理においても1時間程度で終了し、また、データベースが作成後に特定画像の識別は数分で完了する。
さらに、木口面に加えて特に柾目面の情報を加えることにより、精度の向上が認めれたので、今後の課題のひとつとして、二次元データからではなく、三次元情報から直接三次元テクスチャー情報を得ることによる識別能力の向上についても検討する必要がある。
|
| 今後の研究の推進方策 |
１センチ以上の断面情報があれば、98%以上の精度で識別が可能であることが判明したことは、予想以上の結果であったが、逆に識別を誤った木材の原画像を見たところ、キリとケヤキ、カヤとホウノキなど、目視でもありえないような誤判定結果であった。その原因について検討したところ、CTの三次元データのいわゆる濃度値が、樹種ごと、また撮影の度ごとにスケールをノーマライズしてしまう結果（見栄えを良くするために輝度の取り込み範囲を自動で最適化してしまうため）、木材の比重という重要な情報が失われていることが明らかになった。
そのため、あらかじめ比重の分かった木材標準サンプルを観察対象のサンプルと同時に撮影するなどして、輝度値の比重への補正を検討する必要がある。
|
