研究室紹介OPAL-RING
増田 研究室

増田宏教授は、工場やプラント、市街地、高速道路、森林など多様な対象の点群データを収集し、独自の手法で解析して実際の現場（フィールド）の保全や劣化診断、生産支援、３Ｄ地図作成などに貢献する手法を研究しています。「人が活動するフィールドの仮想環境をつくる」ことをミッションに掲げ、増田教授はこれを“仮想フィールド”と呼んでいます。

また、産業界との共同研究として、大型構造物の生産支援などにも携わっています。一例として、大型の貯蔵設備の素材となる大型鋼板の加工において、加工された曲げ板の点群データを取得し、設計図面との差分をその場で算出する手法を開発しています。変形の度合いを可視化できるため、これまで木型を使って人手で行っていた加工の工程を効率化できるようになりました。
生産設備の劣化診断にも点群データは有効で、増田教授はこれまでに、燃焼炉や鉄塔、橋梁の劣化診断をする手法を開発しました。例えば、燃焼炉を長年運転していると、れんがが削れたり、燃焼物が付着したりといったことが避けられません。そのため、現状では、熟練の作業者が目視でこうした設備の保守点検を行っています。
一方、増田教授が開発した手法を用いると、点群データを使って燃焼炉の外壁の凹凸を自動で検出して可視化できるため、熟練者でなくても、補修が必要な箇所をひと目で把握できるのです。

分野はがらりと変わりますが、森林を対象にした研究も手がけています。林業分野では、遺伝的に優れた樹木を選別して、材木を高品質化する試みが行われていますが、遺伝子と樹木の形質との関係を対応づけるには、大量の樹木の形状を調査する必要があります。しかし、大量の樹木を手動で計測するには、非常に時間がかかる上、詳細に調査するには樹木を伐採しなければなりません。
そこで増田教授は、森林総合研究所と共同で、レーザスキャナを使った樹木の形質調査を始めました。茨城県日立市の森林の一区画において、３７カ所を計測して約７０億点の点群データを収集し、そこから１０００本以上の樹木を短時間で自動抽出しました。少ないメモリで大量の点群データを処理するために、独自のアルゴリズムで樹木の断面のデータを扱うことでデータ量を圧縮し、ノートパソコンでも解析できるようにしています。