| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-09-04 09:50
深層学習を用いた干渉縞画像からの表面位置推定と三次元形状復元の検討
○黒沼良樹・塩田達俊・渡部康平（埼玉大） |
| 抄録 |
（和） |
工業製品の検査では，対象に触れずに3D 形状を高速に計測する技術が求められる．2D シングルショット光断層計測は，機械的な走査なしに一度の撮影で対象断面の干渉縞画像を取得できるが，ノイズや縞のコントラスト低下により縞検出が不安定になり，復元した3D 形状に欠損が生じる．本研究では，縞検出を干渉縞領域のセマンティックセグメンテーション問題として定式化したU-Net++ による手法を構築し，擬似ラベルを与えるルールベース処理と比較する．硬貨を対象とした評価により，U-Net++ は外れ値を含む全体の誤差を表すRMSE で優れる一方，復元可能範囲はルールベース処理が広く，両手法が相補的な特性をもつことを示す． |
| （英） |
In-line inspection of industrial products requires non-contact, high-speed measurement of three-dimensional (3D) surface shape. 2D single-shot optical tomography acquires an interference fringe image of a cross section in a single exposure without mechanical scanning; however, noise and reduced fringe contrast make fringe detection unstable and cause defects in the reconstructed 3D shape. This study formulates fringe detection as semantic segmentation of fringe regions using U-Net++ and compares it with a rule-based method that also provides pseudo labels for training. Evaluation on coin images shows
that the two methods are complementary: U-Net++ achieves a smaller RMSE of height error, while the rule-based method offers wider coverage. |
| キーワード |
（和） |
2Dシングルショット光断層計測 / 干渉縞画像 / 縞検出 / セマンティックセグメンテーション / U-Net++ / 3D形状復元 / / |
| （英） |
2D single-shot optical tomography / interference fringe image / fringe detection / semantic segmentation / U-Net++ / 3D shape reconstruction / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 24, ME2026-75, pp. 7-12, 2026年9月. |
| 資料番号 |
ME2026-75 |
| 発行日 |
2026-08-28 (ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-LOIS ME IEE-CMN |
| 開催期間 |
2026-09-03 - 2026-09-04 |
| 開催地（和） |
北九州学術研究都市（FIT2026と併催） |
| 開催地（英） |
Kitakyushu Science and Research Park |
| テーマ（和） |
マルチメディア通信/システム，ライフログ活用技術，IP放送/映像伝送，メディアセキュリティ，メディア処理(AI，深層学習)，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2026-09-LOIS-ME-CMN |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
深層学習を用いた干渉縞画像からの表面位置推定と三次元形状復元の検討 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Surface Position Estimation and Three-Dimensional Shape Reconstruction from Interference Fringe Images Using Deep Learning |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
2Dシングルショット光断層計測 / 2D single-shot optical tomography |
| キーワード(2)（和/英） |
干渉縞画像 / interference fringe image |
| キーワード(3)（和/英） |
縞検出 / fringe detection |
| キーワード(4)（和/英） |
セマンティックセグメンテーション / semantic segmentation |
| キーワード(5)（和/英） |
U-Net++ / U-Net++ |
| キーワード(6)（和/英） |
3D形状復元 / 3D shape reconstruction |
| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
黒沼 良樹 / Yoshiki Kuronuma / クロヌマ ヨシキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
埼玉大学 (略称： 埼玉大)
Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
塩田 達俊 / Tatsutoshi Shioda / シオダ タツトシ |
| 第2著者 所属（和/英） |
埼玉大学 (略称： 埼玉大)
Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
渡部 康平 / Kohei Watabe / ワタベ コウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） |
埼玉大学 (略称： 埼玉大)
Saitama University (略称： Saitama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2026-09-04 09:50:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2026-75 |
| 巻番号（vol） |
vol.50 |
| 号番号（no） |
no.24 |
| ページ範囲 |
pp.7-12 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2026-08-28 (ME) |