非破壊検査の手法として広く使われている X 線 CTは，計測時間が長いという問題点がある．短時間での計測は精度を下げてしまうため，時間短縮と計測精度がトレードオフの関係にある．本研究では，時間短縮と精度向上を両立する手法の開発を目指した．事前に得たデータセットで CNN に画像の高品質化の処理を学習させ，別のワークの短時間で得た低品質画像を処理して，ボケやノイズが除去された高品質画像を得るということを行った．

微細構造を有した製品の構造に欠陥があると, 製品の強度に影響が生じる. 内部欠陥の観察にはX線CTスキャンが有効であるが, 解像度が不十分なため高解像度化する必要がある. 前報では, CTボリュームの各断面に対し機械学習による高解像度化を提案した. 本報では, 注目ボクセル周辺の3平面を利用した機械学習により, 三次元的に高解像度化する手法を提案する. 実験により, 前報よりも高品質なCTボリュームを生成可能なことを示す.

3Dプリンタによる積層造形品には、一般に内部に欠陥が存在する。そのため、部品の品質を高めるために欠陥を接着剤によって含浸する工程が必要となる。この研究ではCTボリュームデータを分析することによって部品の含浸状態を検査する。CT画像には空気、樹脂、接着剤という大きく分けて3つの素材が含まれており、これをクラスタリングする。クラスタリングについては大津法、グラフカット、k-means法を用いて行った。

本研究は構造計算用の六面体メッシュをSTLから生成する手法の確立を目的としている。メッシュ生成のアルゴリズムとして、エージェントベースの結晶成長シミュレーションを用いており、従来の手法では困難であった六面体のみのメッシュを任意形状に対して生成する。

本研究は4次元拡張されたBall-Pivoting Algorithm（4D BPA）による4次元点群からの表面再構成を対象にしている．4D BPAでは表面を構成する4面体探索の際に超球をピボットさせるが，その回転量計算の際には4次元空間における回転の特殊性を考慮する必要がある．本講演では4次元Euclid幾何に基づき，超球のピボット操作での回転量計量手法について述べる．

本研究では，顧客の製品選択時の行動から潜在的嗜好を抽出する手法について検討を行っている．抽出した潜在的嗜好に基づき，顧客に製品を提案するとともに，製品デザインの方向性を提示するシステムの開発を目指す．具体的には，製品を手に取った順番・秒数・回数を観測し，興味があると推測される類似製品を提示し，潜在的嗜好の抽出の有用性を確認した．また，潜在的嗜好に基づき，AIによりデザインを創発する．

曲率線が平面曲線となる極小曲面は、平面を除くと懸垂面、Enneper曲面、およびBonnet族の極小曲面に限られる。懸垂面の曲率線が円と懸垂曲線、Enneper曲面の曲率線が平面３次曲線であることは既に知られているが、Bonnet族の極小曲面の曲率線は、パラメータに三角関数を含む楕円Duporcq曲線、双曲線関数を含む双曲線Duporcq曲線および懸垂曲線からなることを示した。

自由曲線に関して，κ-曲線の提案により，2次曲線についての研究が活発化している．本研究では，多項式2次曲線，有理2次曲線，双曲曲線，splines in tension等を含む3個の制御点で定義される自由曲線について以下に述べる形状一意性定理を証明する．形状一意性定理tをパラメータとし，3個の制御点に対する混ぜ合わせ関数をu(t), v(t), およびw(t)とするとき，v(t)² = α u(t) w(t) for t in [0,1]が成り立つとき，曲線形状はαにより一意に決定される．

気候変動対策のため、日本が約束したCO₂排出量80%削減の年限まで30年を切っている。本発表では、この排出削減に貢献しうる技術として、炭化水素の持つ物質としての利点を生かしつつ、新規の化石資源採掘を抑制する「カーボンリサイクル」と呼ばれる循環型エネルギーシステムについて、その意義、将来の姿、およびその構成技術について概要を述べる。

リマニュファクチャリング（リマン）の課題の一つに、使用済み製品から回収される部品の供給量やリマン部品の需要量が大きく変動するため、予測が困難であることが挙げられる。信頼性の高い予測手法を開発することは、リマンにおいて重要なステップとなる。本発表では、自動車のリマン部品の販売履歴データを用いて複数手法による需要予測を行った結果と、属性変数を追加することによる予測精度向上の効果検証の結果を示す。

サーキュラー・エコノミーは企業にとって重要な問題として認識されるようになってきている．これにはライフサイクル設計が必要となる．本研究では，複写機の部品の一つであるトナーボトルを例題として実データを収集し，Life Cycle Simulatorを用いて循環性評価を行った．循環性向上の鍵となる設計変数を特定し，追加シナリオにおいて改善策の検討を行った．

製品製造において，使用済み製品から取り出したユニットのリユースは環境負荷およびコストの低減が見込まれる．長寿命化を考えたリユースユニットの設計は環境負荷およびコストに関して不利にならないようにする必要がある．本研究では，リユースユニットの物理・機能寿命分布がリユース効率およびコストに及ぼす影響をライフサイクルシミュレーションによって調べ，リユースユニットの最適な物理・機能寿命分布に関して考察する．

異種製品ライフサイクルが相互に作用し超システムを形成する場合を考える．このとき，製品ライフサイクルごとの目標と超システム全体で達成すべき目標の二種類が存在する．従来のライフサイクルシミュレーション手法では，個別目標を考慮して超システムを評価してきた．本研究では，個別目標と超システム全体の目標の両者を考慮した意思決定モデルを用いたライフサイクルシミュレーション手法を提案する．

バイクシェアリングシステム（BSS)は持続可能な交通手段として近年着目されている。本稿ではBSSの価値の高い提供形態として、共同利用施設のユーザーを対象とし、共同利用施設と地域の重要拠点を結んだローカライズド・バイクシェアリングシステム（L-BSS）を提案する。電動自転車の供給量、再配置スパンおよびユーザー構成等、L-BSSの成立条件を明確化するため、事業のモデル化、シミュレーションを実施したのでここに報告する。

次世代の製造業パラダイムでは製品を個人化するサービスの普及拡大が期待されている。個人化サービスの実現には個人化の一連の作業を定めることが重要である。本研究ではこの個人化手続き設計に対する方法論を提案する。方法論は、個人化手続きの表現方法、多様な手続きを発想する方法、設計手順で構成される。ケーススタディとして「個人化されたコーヒーを提供する手続き」を設計するワークショップを開催し結果を分析した。

メンテナンスは製品のライフサイクルマネジメントで重要なファクターである。近年ではデータを起点とした状態監視システムが注目されている．これまで状態監視システムにおける状態同定機能は，データサイエンティストが設計してるため，解釈性に課題があった．本論文では，情報世界，物理世界に知的活動世界を加えたデジタル・トリプレットの構想に従い，状態監視システムの状態同定機能の解釈性を上げる設計方法を提案する．

本研究は、若手プラント巡回点検員の技量向上に資するために、熟練点検員の知識構造の明示化を目的とする。熟練者と若手に対するプラント知識の比較実験及び実際の現場でのヒアリングを行った結果、プラント知識の量、質のみに両者の差を求めるのは困難であり、点検箇所の決定プロセスに使用する知識に両者の差があると推測された。これらを踏まえ、本研究では点検における熟練知識構造を表現するための知識マップを作成した。

日本全国に異常繁殖した竹による生態系や土壌への影響が問題となっており，竹を有効活用する方法が考えられている．本研究では，マシニングセンタにより竹の組成を損なわずに抽出した竹繊維を加圧・加熱することで，竹繊維100 %の自己接着成形体を作成できる．現在は作成した成形体の最適成形条件の探索をおこなっている．本報では成形体の特性を調べるためレーザフラッシュ法を用いて熱物性値の概算をおこない考察した．

近年，レーザスキャニングによる構造形状の計測データを活用した有限要素法解析の研究が多数行われている．しかし，レーザスキャナは隠れて見えない部分を計測できないため，完全な as-built モデルの構築とそれに基づく有限要素法解析モデルの作成には原理的な困難性がある．そこで，本研究では不完全な as-built モデルを用いた有限要素法解析の計算手法を開発した．

本研究では，Structure from Motion(SfM)で作成した橋梁3Dモデルを用いて点検作業の効率化を行う．点検情報は橋梁の要素ごとに管理されているが，SfM3Dモデルは要素ごとにモデル化されていない．そのため，点検情報と橋梁3Dモデルを関連付けるためにはモデルを要素ごとに分割する必要がある．そこで，本報では橋梁要素の形状の特徴を用いて橋梁SfM3Dモデルを要素分割する方法を提案する．

TLS により取得された大規模点群を用いて，大型構造物の損耗，付着物，亀裂などの検出が可能である．しかし現状では，100% 確実な検出手法は存在せず，見落としや誤検出が避けられない．本研究では，点群から検出された劣化について，立体視デバイスを用いて目視で検証するシステムについて検討する．誤検出を修正した正解データは，機械学習の訓練データに利用できるため，本システムにより，検出精度の向上も期待できる．

本稿では，4DoF点群位置合わせのための円柱ノルムに基づく最適化モデルとその大域的最適化手法を提案する．4DoF点群位置合わせは地上LiDARの傾斜補正機構を活用した効率的な点群データ結合技術である．従来手法であるユークリッドノルムに基づく最適化モデル手法には計算時間が安定しないという課題がある．屋外で取得された点群データに対して，提案手法が従来手法よりも6.5倍安定的であることを確かめた．

工業設備には標準部材が多く存在している．点群からそれらの種類と寸法を同定することで，容易に部材の形状再構成を行えることが期待できる．我々はこれまでに，大規模点群から抽出した部材を用いて透視投影画像と距離画像を作成し，機械学習によって部材を認識する識別器を開発した．本研究では，大規模点群から部材の可能性がある箇所を自動で検出し，そこに識別器を用いることで部材を自動で抽出する手法を検討する．

本研究は，既存屋内空間の気流解析や空調改修設計支援のため，既存空間をレーザスキャナで計測した点群のみから，空間のソリッドモデルを作ることなく，CFD解析用の不等間隔直交格子を点群から直接自動生成する手法の開発を目的としている．既報では，地上レーザスキャナ計測時にオクルージョンにより発生している未計測空間をタブレット搭載の小型LiDARにより手持ち計測した点群で補完し空間占有状態の推定を行ったが，本報ではその推定においてセンサと計測点間のRay Castingを行うことにより厳密な空間占有状態推定を行うシステムを開発し，CFD解析空間の高精度化と格子生成の効率化を図る．

建造物の効率的な維持管理作業のために，重複を持つ画像集合から3次元as-isモデルを生成可能なStructure from MotionとMulti-View Stereo (SfM-MVS)技術の活用が広がっている．しかし，どのカメラポーズで画像を撮影するかを事前に推定することが困難なため，生成されるモデルの品質が低下する場合がある．本研究ではSfM-MVSによる効率的で高品質なas-isモデル生成のための最適撮影計画支援システムの開発を最終目的とし，本報では，既報で提案した品質予測指標値に基づいて，追加撮影を終了するための条件を検討したので報告する．

機械学習による点群からの物体認識が行う手法が提案されている．機械学習においては十分な個数の学習データが必要であるが，現実には，必要な実測データが得られないことも多い．そのような場合，CAD モデルから生成した仮想点群を学習データとして用いると，実測点群と比べて識別性能が低下するいう問題がある．そこで本研究では，実測点群と仮想点群による機械学習を比較し，識別能力の高い仮想点群について検討する．

Recognition of wave-dissipating blocks stacked on the coast is a significant and challenging task. This task consists of semantic segmentation, instance segmentation, and precise 6D pose estimation. The convolutional neural network (CNN) trained by the block fall simulation is used to classify the original point cloud with multiple types into the single one and to partition into the subsets corresponding both to the individual blocks. A descriptor-based method is then used for the 6D pose estimation of the block. We evaluated our method on several scenes containing wave-clipping blocks with multiple block types. The experimental results show that our method is effective and efficient.

加速器の据付日数削減を目的として、 レーザスキャナによる新規据付手法の開発を行っている。従来法が装置内の電磁石を1台ずつ精密測量により位置・傾きを算出するのに対し、本手法ではレーザースキャナの三次元計測結果から統計処理により複数台の機器の位置・傾きを同時算出する。電磁石模型を用いた模擬計測に本手法を適用した結果、計測時間11分/台で電磁石据付に必要な精度0.3mmを達成したので報告する。

MMSに搭載したレーザスキャナを使用することで，道路周辺の物体を点群データとして取得可能である．点群データから意味情報を取り出すことで，道路地図作成の効率化が期待できる．しかしながら，点群データは3次元座標や反射強度などの情報は持っているものの，意味情報は持っていない．そこで本研究では，点群データから複数の特徴量を用いて意味情報を自動的に付与し，セグメンテーションを行う方法について検討と評価を行った．

光学式３次元非接触計測では，計測点ごとの計測条件の違いにより計測誤差レベルが異なることが一般的である．しかし既存の３次元点群デノイジング手法は，計測点の誤差レベルを全て同等と仮定していた．そこで本研究では，各計測点の計測誤差レベルを表す信頼度の違いを考慮した3次元点群デノイジング手法を提案する．既存手法である移動最小二乗法(MLS)とBilateral Filterに信頼度を導入した手法を新たに提案し，デノイジング精度向上を確認した．さらに，既存手法で困難であった曲面部とエッジ部でのデノイジングを単一手法で両立可能な「反復RANSAC型MLS」及び「改良RANSAC型MLS/Bilateral Filter」も新たに考案し，そのデノイジング誤差を検証した．

複数画像から３次元モデルを再構成可能なSfM-MVSが測量土木分野などで普及している．SfM-MVSの課題に，対象が再構成された場合でも，再構成点各点の精度レベルをユーザが知ることができないことが挙げられる．そこで，既に研究が⾏われている「平⾏化画像から推定された視差画像を元にした視差の信頼度推定」の知⾒をSfM-MVSに適⽤することで，深度の信頼度からSfM-MVS再構成点各点の精度レベルを推定可能な⼿法を開発した．

３次元モデルを活用したインフラ構造物の点検情報管理のため，構造物の３次元計測データから部分構造に分かれた表現をもつソリッドモデルを効率的に生成する技術が求められている．このため本研究では，深層学習用CNNを用いて，橋梁３次元計測点群から部分構造プリミティブを自動認識するとともに，各プリミティブ寸法を分割点群に自動フィッティングする方法を考案した．

橋梁点検データの効率的な管理のためには，橋梁の3次元モデルを構築し，このモデル上に点検要素単位ごとにデータを記録できることが望まれる．本研究では，鋼桁橋を対象とし，主要部材である床版，主桁，横桁をレーザ計測点群から抽出し，これを点検要素単位へ自動分割し，さらに各要素の軽量な3次元モデルを構築する手法の開発を目的とする．実際の道路橋を対象とした実験により有効性を検証する．

本研究ではこれまでに，膨大なデータ量による表示速度低下や点の隙間による表示品質低下といった点群の３次元表示における問題を解決可能な，複数TLS点群からの可展（平面および掃引体）領域に対するテクスチャ付簡略ポリゴン生成手法を提案してきた．本報では，複数点群中の非可展領域に対する，異なる点群中の領域との重なりを考慮した，構造化点群の点の隣接情報を用いたテクスチャ付簡略三角形ストリップの生成手法を提案する．

本研究は，環境３次元レーザ計測支援を目的とし，カメラ画像と既計測点群から生成した画像間の対応抽出に基づく，カメラ画像へのリアルタイム点群重畳表示法を提案してきた．既提案法は，点群間の色調の違いにより，複数点群の重畳表示が失敗する場合があった．本報では，平均・標準偏差マッチングに基づく点群間の色調補正手法を提案し，複数点群重畳表示の安定性向上への効果を確認する．

薄肉形状を切り抜く工具であるポンチ工具の製造では，切り抜きの際の切りくずの発生や切れ味に影響を及ぼす切れ刃先端部の表面粗さと刃先厚さの抑制が要求される．本研究では， NC工作機械において，直線状の切れ刃を持つトムソン刃を対象に，送り方向に対して研削速度方向を傾斜させるヘリカルスキャン研削による刃先形状の仕上げ技術の開発を行った．刃先先端部の弾性変形を考慮した工具姿勢により刃先厚さの抑制が実現された．

本研究はCADデータに基づいて熱可塑性CFRPの薄板シェル形状を、レーザーアシスト逐次成形法により３Dプリンティングする手法の開発を目的としている。本報では、CADデータから逐次成形用の工具経路を生成するプログラムと、成形し３Dスキャンをした試料の座標合わせと形状評価を統合的に行うことのできるシステムを構築した。成形実験、形状測定及び評価を行い、冷間では成形不可能なCFRTPの成形に成功した。

工作機械を利用する新規技術者を安全かつ効率的に育成するため，また工作機械の稼働状態や動作をバーチャル空間で確認可能とすることを目的に，VRを用いた工作機械の操作シミュレーションシステムを開発する．本報では，様々なNCプログラムの読み込みに対応したオペレーションシステムおよび，加工状況を取得してリアルタイムで訓練者に視覚提示するフィードバックシステムを開発し，その操作性を検証した．

立体モデルの高精度な逆オフセット処理は，NC加工命令の生成に不可欠な技術である．従来，GPUのデプスバッファ機能を用いた計算法が知られていたが，GPUのレイトレーシング（RT）コアを利用した新しい計算法を開発したので報告する．本手法を用いると，10,000を超える解像度の格子に基づく逆オフセット処理を，従来技術より数倍高速に実行できる．幾つかの計算実験の結果と，RTコアを逆オフセット処理に利用する場合の制限についても説明する．

Injection molded direct joining is a promising technique to fabricate metal-plastic direct joints. The successful joining is due to the infiltration of melted plastic into surface structures of metal plates. Thus, the injection parameters, which control the plastic flow, have great influence on the joining strength. It is desirable to test every combination of injection parameters to get a full glimpse of their influence on the joining strength. However, this desire would require several hundreds of experiments, which is practically difficult. Here, we tried to achieve this desire by using Taguchi method and machine learning. Metal-plastic joints of a 30% glass fiber reinforced polybutylene terephtalate (PBT) and hot water treated aluminum alloy (A5052) plates are used. At first, experiments were designed with Taguchi method and performed to prepare data for machine learning. Then, the data were used to train a back propagation neural network model. The model was then used to predict the joining strength of every combination of injection parameters. The results show that injection parameters have strong interaction with each other. A condition of high packing pressure and low injection speed will produce higher joining strength.

Injection molded direct joining (IMDJ) is one type of metal-plastic direct joining method which first treats the metal surface and then injects melted polymer onto the surface via injection molding technology. IMDJ excellently suitable for mass production environment for the characteristics of injection molding but has not been widely applied because its performance, such as joining strength, is not high enough. In this study, we focused on joining performance improving by mixing proper additives (flow modifier OSGOL MF-11) in the engineering polymer polyamide 6 (PA6). We studied the influence of the amounts of additives on the joining strength. It reveals that mixing additives in PA6 is a feasible method to improve the joining strength and found that the best joining strength increased up to 75%. The mechanical interlocking improvement by higher fluidity is confirmed by cross-sectional analysis. The results of FTIR spectra analysis show the possibility of hydrogen bonding occurred which contributing to the joining strength. The results clearly show that polymer additive feasibility enhances the joining performance, which improves the prospects for further applications of IMDJ technology in the future.

射出成形法とは高温の樹脂を高速・高圧で金型内に射出し成形品を得る手法である。射出行程中に成形不良が発生すると利点である大量生産が損なわれる。射出時に金型変形が発生する。本報では成形中の型変形量を測定し、成形性に対する影響を調査する。

本報告では、電磁誘導加熱・冷却樹脂流動制御金型を用いて、金型の加熱と樹脂流動制御がガラス繊維強化ポリフェニレンサルファイド成形品のガラス繊維配向と機械的強度に及ぼす影響について検討を行った。その結果、加熱温度の上昇に伴い、2点ゲート成形品では、フローフロント会合部においてボイドが発生し曲げ強度が低下すること、樹脂流動制御を行った場合では、ボイドが発生し難くなり、強度が増加することが明らかになった。

ガラス繊維強化熱可塑性プラスチックの射出成形品の大変形下における破断予測手法の確立を目的とし，変形中の成形品の破損を評価した．数値シミュレーションによりモデルにひずみを与え，FEM解析した．条件としてガラス繊維とプラスチックに亀裂の有無および剥離の有無を設定し，変形挙動に与える影響を評価した．ガラス繊維の位置および密集度によりGFRTPの強度が変化する可能性があることが示された．

射出成形現場では、離型不良による問題がたびたび発生している。このため離型プロセスを詳細に分析してそのメカニズムを解明するとともに、効果的な離型抵抗の低減方策が求められている。そこで本研究では、カップ形状成形品を対象とし、コア金型の端面部および側面部に多孔質材料を用いることで通気性を持たせた金型を製作し、成形品離型時に圧縮空気によって離型補助をさせた場合の離型抵抗低減効果を検証したので報告する。

樹脂成形金型は大量生産に対応するために，耐摩耗性，耐食性，離型性などの表面機能を向上させることが重要となる．特に，離型性においては，表面処理のみで改善することが難しく，加工面の状態も大きく影響する．そこで，本研究では，ボールエンドミルにより表面粗さの異なる切削加工面を形成して，その加工面に対して熱硬化性フェノール樹脂を圧縮成形することで，表面粗さパラメータと離型力との相関関係を検討した．

フッ素エラストマーと熱可塑性樹脂とを一体成形することで、高い機能性を有したシール材などを得ようとする試みが行われている。そこで、上型と下型とが独立して温度制御できる多層圧縮成形用誘導加熱・冷却金型を用いて一体成形するプロセスの開発を行った。本報告では、フッ素エラストマーと各種熱可塑性樹脂との接着状態や、両材料の界面の状態から接着強度に影響を及ぼす因子について明らかにした。

３ＤプリンタはＣＡＤなどで作成した３Ｄデータをもとにして，樹脂または金属を溶融凝固させて実体化する装置である．デザイン検証のための試作や少ロットの樹脂部品の製作などに用いられており，造形精度や再現性と共に，造形速度ももとめられている．そこで本研究では，樹脂の付加製造中や付加製造後の３Ｄプリンタの振動や樹脂の温度などを測定し，波形解析によって，プロセス全体の状態監視を行う技術の構築をめざす．

熱溶解積層法３Dプリンタを用いた積層造形について検討を行った。供試材料としてCNF（セルロースナノファイバー、母材はポリプロピレン）を用い、微小形状を有する試験片を造形対象とし、実験計画法に基づいて積層条件を変化させて積層造形終了後の製品の状態を評価した。熱溶解積層法３Dプリンタを用いた微小形状の積層造形がどの程度実現できるのかについて試みた事例を紹介する。

ダイカスト金型の主な寿命原因に，ヒートチェックによる破損が挙げられる．アルミニウムダイカスト金型は溶湯充填により急激に加熱され，その後離型剤スプレー塗布により急激に冷却される．特に細径である鋳抜きピンの寿命は非常に短く，アルミニウムダイカスト生産に及ぼす影響が大きい．本報では鋳抜きピンに生じる伝熱に起因する応力に着目し，解析ソフトを用いて表面近傍の応力を抑制可能な形状を検討した．