目に見えないものを画像化する
可視-近赤外波長領域の分光画像解析によって
木材・植物等の諸特性を非破壊、非接触で評価する手法の開発を行っています。
画像というデータ形式を採用することにより、一度の測定で広範囲かつ多数の対象物の計測が可能になります。
近年「ハイパースペクトラルイメージング法」と呼ばれる手法が大きな注目を浴びており、
当研究室でもこれを用いた生物材料の非破壊計測を行っています。
さらに、これらの画像解析に近年進化が著しいDeeplearningを用いることで、
試料内の化学成分分布をAIによって認識する
という研究を展開しています。
近赤外分光法ハイパースぺクトラルイメージング法による木材中アセチル基の可視化
- T. Inagak, K. Mitsui, S. Tsuchikawa S., “Visualisation of Degree of Acetylation in Beech wood by Near Infrared Hyperspectral Imaging”, Journal of Near Infrared Spectroscopy. 23, 353–360 (2015)
近赤外分光法HSIのディープラーニング認識_木材樹種判別への応用
- H. Kanayama, T. Ma, S. Tsuchikawa, T. Inagaki, “Cognitive spectroscopy for wood species identification: Near infrared hyperspectral imaging combined with convolutional neural network”, Analyst 144, 6438-6446 (2019)