システム制御研究室

人間の視覚の官能評価を考慮した外観検査方法の開発

工業製品の目視検査では、検査員の判定基準のバラツキや見逃しなどの問題があり、画像処理による自動化が望まれています。本研究ではディープラーニング等を利用して官能評価モデルを構築し、製品表面の割れや傷などの欠陥を目視検査と同レベルで検出する自動外観検査方法の開発を行っています。

透明体である光学材料(レンズやフィルムなど)や生体試料(眼球や細胞など)の検査では、光波面計測が重要となります。本研究では、機械学習(AI)と光波面計測手法を融合させた、高速・安価で汎用的な計測技術開発を行っています。

その最大の応用先は人工衛星と地上局を結ぶ地上・衛星間光通信分野だと考えています。
この分野では宇宙移住等を目指すアルテミス計画の実現に向け、
Tbps(Tbit/s, 1秒間に1,000ギガ・ビット転送する速度≒1秒間に27枚分のDVDデータ転送)の大容量・高速光通信が必要とされています。しかし、地球に内在する、常に動いている大気が光通信の品質を低下させてしまう問題があります。課題解決には100 kHzの大気揺らぎ補正(補償光学：計測＋変調．Adaptive optics(AOとも呼称される))が必須とされており、既存技術の高速化が求められています。
弊所には10～100倍以上高速化させることが可能な技術があります。本技術は光源の省パワー化も期待できることから，搭載される衛星の小型化や省エネ化にも寄与できます。利用可能な波長帯域は可視光だけでなく，短波長のX線や長波長の赤外線，電波も適用可能なことから、医療装置や、ドローンへの無線給電、放射光施設(SPring-8, ナノテラスなど)や電波望遠鏡などへの応用も検討しています。

システム制御研究室　研究成果（2010年以降）

＜報文、Proceedings＞

12.Nishizaki, Y., Kitaguchi, K., Saito, M. et al. Speckle-learning-based object recognition using optical memory effect. Opt Rev (2024).

11.西﨑、”深層学習を利用した高速な光波面計測システム”、科学と工業 (2022)

10.Yusuke Tokunaga, Yuki Wakabayashi, Shinya Yonogi, Mamoru Saito, Nobuyasu Yamaguchi,”Microfluidic rapid quantification of Salmonella Typhimurium in chicken by using immunomagnetic separation following formaldehyde treatment,"Int. Journal of Food Science and Technology 2021, Vol.56, 5402-5408(2021)

9.Ryoichi Horisaki, Yohei Nishizaki, Katsuhisa Kitaguchi, Mamoru Saito and Jun Tanida "Three-dimensional deeply generated holography [Invited]," Appl. Opt. 60, A323-A328 (2021).

8.Yohei Nishizaki, Ryoichi Horisaki, Katsuhisa Kitaguchi, Mamoru Saito and Jun Tanida, "Analysis of non-iterative phase retrieval based on machine learning," Opt. Rev. 27, 136-141 (2020).

7.Yohei Nishizaki, Matias Valdivia, Ryoichi Horisaki, Katsuhisa Kitaguchi, Mamoru Saito, Jun Tanida, and Esteban Vera, "Deep learning wavefront sensing," Opt. Express 27, 240-251 (2019).

6.平田光三、高井由佳、齋藤守、後藤彰彦、胡宏光、濱田泰以、“GFRP転写成形板の色彩と構造が光透過性に及ぼす影響”強化プラスチックス、Vol.59、pp.422～427（2013）

5.齋藤、北口他、” 確率的外観モデルに基づく魚眼カメラからの人物検出”、計測自動制御学会論文集、Vol.49、No.3、pp.319~325（2013）

4.M.Saito, K.Kitaguchi, “People Detection and Tracking from Fish-eye Image Based on Probabilistic Appearance Model”, SICE2011,CD-ROM Proceedings （2011）

3.M.Saito, K.Kitaguchi, “Human Detection from Fish-eye Image by Bayesian Combination of Probabilistic Appearance Model”, IEEE Int. Conf. on System, Man and Cybernetics 2010, CD-ROM Proceedings （2010）

2.M.Saito, K.Kitaguchi, “Human Detection from Hemispherical Image Based on Probabilistic Appearance Model”, Int. Sympo. on Communications, Control and Signal Processing 2010 ,CD-ROM Proceedings （2010）

1.M.Saito, K.Kitaguchi, “Probabilistic Appearance based Object Modeing and Its Application to Car Recognition”, SICE2010,CD-ROM Proceedings （2010）

＜応用技術開発＞

1. 「偏光軸検出器の開発」タレックス光学工業
2. 「サラバネの自動外観検査システムの開発」日本オルビス
   　その他、画像情報処理関連の受託研究として8件
3. LED拡散板照明に関する研究
4. LED照明の配光特性に関する研究
5. LED照明の全光束に関する研究
6. LED照明の拡散カバーの性能に関する研究
7. LED照明の信頼性に関する研究
   
   その他LED照明の光学特性の評価に関する受託研究として46件