複雑な2次元／3次元構造物内部の異常検出

研究概要

構造物の高精度な3次元データの解析は、コンピュータパワーと可視化技術が必要です。研究室では、医用画像を題材として、3次元CT/MR/PET画像や超音波画像における病変部位の自動検出に関する研究を行っています。
この研究は、異常部位の正解な表示、プログラム構築、システムの評価のみならず、システムを利用した人の評
価も行い、全体の効率化を評価しています。
この中核技術は、工業製品の分野にも応用できます。右図は、金属細穴加工時の「バリ」をボアスコープにより内視鏡の画像から定量値を算出する、計測する方法に基づき自動検査する例です。またこの他にも食品のMRI画像／超音波画像による安全性評価や品質の出荷前検査や、3次元X線CT画像による高付加価値工業製品の品質評価において、画像から得られる特徴を通じ、これまでに見つけられなかった欠陥や品質の事前評価を実現します。

産業界へのアピールポイント

• RGBカメラ画像からの物体表面のキズ検出
• 内視鏡映像からの異常部位／異常フレームの検出
• CT画像における金属ワークの内部空洞の検出
• MR画像を用いた食品の脂質／水分の推定
• 超音波映像を用いた脂肪含有率の推定

実用化例･活用例

• 少量の異常データからの異常検知
• 3次元画像の位置合わせと異常部位の可視化
• 画像／映像のセマンティックセグメンテーション