高速・高解像度撮影を目指したベクトルピクセルイメージング技術の開拓

开发用于高速、高分辨率摄影的矢量像素成像技术

• 批准号: 22K18803
• 负责人: 下馬場 朋禄
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18803/
• 关键词: ラインセンサ; イメージング; 深層学習

本研究はベクトルピクセルイメージングを開発する．撮像素子には受光素子が並べられたラインセンサを使用する．提案手法は従来のイメージングデバイス（CCDやCMOSカメラ）とシングルピクセルイメージングの両方の利点を有する．CCDやCMOSカメラは高解像度撮影を得意とするが，幅広い波長帯や低光量環境下での撮影は苦手とする．フォトダイオードなどの単一受光素子を使用するシングルピクセルイメージングはその逆の特性となる．提案手法は，高解像度の撮影かつ高速撮影が可能であり，幅広い波長帯や低光量環境下での撮影も可能となる．本年度は、はじめにベクトルピクセルイメージングの原理確認のために、シミュレーションを実施した。シミュレーションでは、物体、拡散板、ラインセンサからなる光学系を想定し、ライン情報を取得し、そのライン情報と元物体の関係を深層ニューラルネットを用いて学習させた。実機でも、同様のことを行い、学習した深層学習ニューラルネットはライン信号から元物体を復元できることを示した。

This study aims to develop a new approach to the development of information technology. A pixel is a pixel that receives light. The proposed method has advantages in the field of high-resolution imaging (CCD/CMOS) and imaging in low-light environments. The characteristics of a single photoreceptor used in a single photocell are described in detail below. The proposed method is: high-resolution imaging; high-speed imaging; amplitude; wavelength; and low-light environment. During the year, the Company implemented the "Project Management System" to confirm the principle of "Project Management System". The optical system is designed to determine the relationship between the object, the dispersion plate, and the object. The information is obtained from the object. The relationship between the object and the object is deeply studied. The machine, the same line, the deep learning, the signal, the complex object, the signal.

项目成果

Vector sensor imaging

• DOI: 10.1016/j.optlaseng.2022.107439
• 发表时间: 2023-03
• 期刊: Optics and Lasers in Engineering
• 影响因子: 4.6
• 作者: Koki Kawamoto;Harutaka Shiomi;T. Ito;T. Kakue;T. Shimobaba

リニアイメージセンサと深層学習を用いた物体識別とイメージング

使用线性图像传感器和深度学习进行物体识别和成像

• 发表时间: 2022
• 作者: 川本航旗;下馬場朋禄;塩見日隆;角江崇;伊藤智義
• 通讯作者: 伊藤智義

Single-pixel imaging for edge images using deep neural networks

使用深度神经网络对边缘图像进行单像素成像

• DOI: 10.1364/ao.468100
• 发表时间: 2022
• 期刊: Applied Optics
• 影响因子: 1.9
• 作者: Ikuo Hoshi;Masaki Takehana;Tomoyoshi Shimobaba;Takashi Kakue;Tomoyoshi Ito
• 通讯作者: Tomoyoshi Ito