Proposal of Depth Estimation Method using Deep Learning for Droplet Visualization
液滴可視化画像に対する深層学習を用いた深度推定手法の提案
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.):¥1,100 Members (tax incl.):¥880
- Publication code
- 20215245
- Paper/Info type
- Proceedings (Spring)
No.55-21
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2021 JSAE Annual Congress (Spring)[Online Meeting]
Detailed Information
Author(J) | 1) 小原 昭, 2) 菊池 飛鳥, 3) 川本 裕樹, 4) 杉山 直輝, 5) 蔵本 結樹, 6) 奈良 祥太朗, 7) 落合 成行, 8) 高橋 俊, 9) 野原 徹雄 |
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Author(E) | 1) Akira Obara, 2) Asuka Kikuchi, 3) Yuki Kawamoto, 4) Naoki Sugiyama, 5) Yuiki Kuramoto, 6) Shotaro Nara, 7) Masayuki Ochiai, 8) Shun Takahashi, 9) Tetsuo Nohara |
Affiliation(J) | 1) 東海大学, 2) 東海大学, 3) 東海大学, 4) 東海大学, 5) 東海大学, 6) 東海大学, 7) 東海大学, 8) 東海大学, 9) 東海大学 |
Affiliation(E) | 1) Tokai University, 2) Tokai University, 3) Tokai University, 4) Tokai University, 5) Tokai University, 6) Tokai University, 7) Tokai University, 8) Tokai University, 9) Tokai University |
Abstract(J) | 尿素SCRシステムにおける尿素⽔噴霧液滴の微粒化検証や粒径計測には,⾼速度カメラにより撮影された液滴可視化画像が⽤いられる.本研究では被写界深度ボケの影響を受けた液滴を含む2次元的な可視化画像から深層学習による深度推定モデルを⽤いて,粒径分布測定の精度向上を⽬指した液滴の奥⾏⽅向予測⼿法を提案した. Translation |
Abstract(E) | In the Urea-SCR system, two-dimensional visualization image of spray droplet taken by a high-speed camera are used for atomization verification and particle size measurement. This paper describes the method for predicting the droplet depth direction from visualization image with depth of field using deep learning depth estimation model to improve accuracy of measuring droplet size distribution. As a result from trained model, this method showed applicability to droplet visualization image. |