| 研究課題/領域番号 |
25292102
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
土川 覚 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (30227417)
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| 研究分担者 |
藤本 高明 鳥取大学, 農学部, 准教授 (40446331)
山本 浩之 名古屋大学, 生命農学研究科, 教授 (50210555)
稲垣 哲也 名古屋大学, 生命農学研究科, 助教 (70612878)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 非破壊計測 / 可視化 / 応用分光学 / 含水率 / 密度 / バイオマス / 林学 / 多変量解析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、ディジタル画像の各ピクセルに格納された分光スペクトルを多変量解析して所望の物質情報を可視化するハイパースペクトラルイメージング法（HSI法）を近赤外領域で展開し、木材材質を総合的に判断するこれまでにないハイスループット型非破壊計測手法（NIR-HSI法）の確立を目指すものである。
最終年度である平成27年度には、まず、スギ材を対象として含水率分布の可視化および予測した含水率の誤差について検討した。材料を自然乾燥させながら、ハイパースペクトラルイメージング装置で所定の時間間隔でデータの取り込みを行った。さらに予測誤差を評価するため、サンプル、バックグランドおよびダークの測定を複数回行った。得られた3次元のハイパーデータに対して、各画素の反射率を求めた。木材化学構成成分に関連する波長領域の選択および吸収バンドを明確化する２次微分などの前処理を行い、PLS回帰分析による木材含水率に予測を行った。さらに、誤差の伝播式を用い、含水率測定誤差の評価を試みた。NIR-HSI法およびPLS回帰分析を組み合わせることにより，木材含水率の高精度予測モデルを構築でき、一面にわたり水分分布の特徴を把握することが可能であった。また、本法の信頼性を向上させるため、適切な誤差評価方法の必要性が示された。
続いて、スギ材正常材部とあて材部の密度およびミクロフィブリル傾角をCilvi-Scanで測定し、これを実測値とみなしてNIR-HIS法によってこれらの予測を試みた。いずれも、高精度での予測が可能となった。
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| 現在までの達成度 (段落) |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 次年度使用額の使用計画 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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