博士 （情報 科学）

潘申学 位論 文 題 名ExtractionandRecognitionofWoodPorosityF
eatures
Based on WoodM
icroscop
ic Images（顕 微鏡 画像 に基 づく 木材 管孔 性特 徴の抽出と認識）

学位論文内容の要旨
Intelligent systems for recognition of wood species have been develope
d to id
entifywoodsaccording
to some features, particularly wood anatomy features suchas ves
sels,perforationplates,parenchyma
and other features.It is expecte
d thatsucha process canbe done aut
omatical y bya com
puterwithout
any manu
al intervention.
Some of the latest i
ntellig
ent recognition systems are based onmacros
copic features suchas color andtexture in macroscopic images.The advantage of these systems isdue tothe s
impleprocess. Neverthe‑less, informati
on obtainable frommacros
copicimagesis li
mited and isnot su
fficient forident
ify
inga
wide range of woods. Therefore, information from microscopic features is necessaryfor acc
urateclas‑sification of speciesin awide range ofwoods. Thisstudyis thefir
srtr
ai
lt
opro
ce
sssu
chmi
cro
scopi
c
images for auto
maticwood speciesclassi
fication.
The International Association of Wood Anatomi
sts (IAWA) publjshe
d a list ofmicros
copic features forhardwood ident
ification. From thelistpublis:hed byIAWA,we can findover 1
00 featuresthat a
re usedtoident
ify hard wood
. Thislistis widely use
d in w
ood species r
ecognition.However,allthesefe
aturesare useful not for computers but for human inspectors. Many of them are diff
icultto behandle
d bycomputers directly. On the other hand, a computer may give a satisfactory classificationperfor
mancewith few of these features,so that feature selection becomes one of key techniques. Feature selection
also helps toreducetime and lab
or formeasu
ring the valu
es ofthe fe
atures.We therefore focus firston investigation of the most important features according to the domain knowledge.
One of most promisin
g featu
res isvesse
ls. The vesse
ls ofhard w
ood appear asporesin acrosssectionof wood slide.The size, distribu
tion,combin
ation and arrangement ofpores a
re importantto recognize
the species of hard wood, and the pore distribution in particular contributes mostto recognition.
Inthisdissert
ati
on,t
hre
edif
fe
ren
tset
soffe
atu
resaboutpo
rehavebe
enex
ami
ne
dindetai
l:the轟rsto
neisbasedon dia
meterchangeof pores, the second oneis ba
sed onneares
t porepairsand the lastoneis
based on size information. Three different classifiers of support vector machine (SVM), N
aive Bayesand C4.5 decision tree were also compared inclassi
fication perf
ormance withthe three featuresets.
The acceptable recognition results were obtained by some combina
tion and thepossib
ilityto imp
rove
was discussed. There are eight chapters in the dissertation. Chapter l givesa sim
ple introductionof this research; the background can be found in Chapter 2; theimagesand the database used inthe
research are introduced in Chapter 3; Chapter 4 explainshow tosegme
nt pores from woodmicros
copic
images; after segmentation, the algonthms about feature extracti
on andwood speciesrecog
nitionare
introduced inChapter 5 andChapt
er 6 respectively.Chapter 7 gives anothereffective featureset andits performance with different classitiers. Finally, the conclusion is given in Chapter 8.

― 713一

学位論文審査の要旨
主査
副査
副査

教授
教授
教授

工藤 峰 一金子 俊 一今井 英 幸

学 位 論 文 題名

ExtractionandRecognitionofWoodPorosityFeatures
Based on Wood R/Iicroscopic Images（顕微鏡画像に基づく木材管孔性特徴の抽出と認識）
情報科学 的方法論はこれまでにも様々を工学的問題に対して多くの貢献をしてきた．なかでもバタ―ン認識 は，文字や音声の認識から始まり現在では土地利用分類やテキスト分類などあらゆる識胃lJ問題でその効果を示している．しかし，それでも依然。未開拓を工学的問題は多く，本研究はそのーつである木材分類を扱った研究である．
木材は大 きくは針菜樹(soft wood)と広檗樹(hard wood)のニつに分けられ，さらに細かく分類され最終的に数百種に及ぶ．木材の認識はこれまで主に専門家により行われており，表面や切断面の文様を手掛かりとしていた，一方，近代化の波や跡継ぎ問題から自動化への要望は高まってきており、既に幾っかの自動化手法が提案されている．しかし，それらは肉眼で観察できるマクロレベルの特徴を利用しているため細分類には足りない，そのため，本研究では世界で初めて，顕微鏡により観察されるミクロ レベルの特徴を利用した分類方式を検討した．実際には，細分類の前分類とをる菅孔性(porocity)分類を行った．
木材を分類するための特徴（指櫟）はIAWA (The Int
ernat
ionalAs
sociati
onofW
oodAnatomists)がまとめた ものでも百を超す．それらの大部分は知識のある専門家のみが利用できる類のものであり，自動化に利用できるものは少をい．そこで，本研究ではまず，どのようを特徴が抽出しやすくまた識別に有 効かを検討した，結果として，季節の変化により生じるニつの年輪(growth ring)の間には水を運搬 する菅孔(pore)があり，菅孔の大きさや個数，そして分布が重要な手がかりにをることに気付いた．また，顕微鏡写真から菅孔を抽出することはそれほど難しい問題でないと予想された．
そ こ で ， 三 種 類 の 菅 孔 性 ： Ring， Semi‑ring. Diffuse， の 分 類 問 題 を 扱 っ た ，
本論文では，第1′；tでlfU越背景を述ベ，これまでの研究動向を第2阜でまとめている，第3f；tで材料を説明し た後，第4章で色々を組織が 混在する顕微鏡写真から菅孔のみを取り出す処理（セグメンテーショ ン）に関して従来手法の性能を凌ぐ新しい方法を示している．数学的モフオロジーと呼ぱれる，雑音を除き，わずかにっをがっている線を繋げる画像処理技術を利用する．円盤状のマスクを用いて数 学的モフオロジーで菅孔を抽出するものの，画像により孔の大きさがまちまちなため固定サイズのマスクでは成功しをい．そこで，マスクサイズを画像に適応させる方式を考案し，人手により処理と 遜色ない結果を得ることに成 功している．第5章では，菅孔性識別のための特徴量を考察している．

H孔性は定義より，孔の抽出ができ年輪の抽出ができればそれほど雛しくはをい，しかし，材木の種類によっては年輪がほとんど見えをぃ場合もあり，年輪の抽出は孔の抽出と比べて難しい．また，画像全体が傾いている場合には方向の補正も必要となる．そこで本研究では。大きめの孔‑ 714―

の 個 数 を 基に ， 射 影 後 のェ ン ト 口 ピ ーが 最 も 小 さ く をる 射 影 軸 を 見っ け て画像 の方向 を修正 して いる ． さ ら に， 補 正 後 の 画像 を縦 方向に 30程度 に細分 し，孔 の（ 平均的 を）大 きさの 順に 並び替 えること で ， 年 輪に 沿 っ た 並 び方 と等 価な並 び替 えがで きるこ とを示 し， 最終的 に，ヒ ストグ ラム特 徴量 を抽 出 す る 方式 を 雛 案 し てい る ． 第 6章で は こ の ヒ スト グ ラ ム 特 徴 埴を HJい て， よ く 知 ら れ た三 稲類の 識 別 器 によ り 識 別 実 験を 行っ ている ，そ の結果 ，どの 識別器 もほ ば同等 の性能 を示し ，交差 検定 法
で 約 82010の 識 別率 を 得 て い る． 専 門 家 で も識 別 が 難しい 例があ ること を考慮 する と，こ れはあ る程度 満 足 の い く 結 果 と 言え る ， さ ら に決 定 木 の 代 表 的を 方 法 で あ るC4.5の分 類 基 準 が 菅孔 性 の 定 義と 整合性 が高い ことを 示し ている ．
本 論文に よる成 果は 以下に まとめ られる ．
1． 木 材 の詳 細 を 分 類 への 足 掛 か り とし て 、 顕 微 鏡写真 におけ る菅 孔性の 分類問 題を解 くこと の有 効性 を論l汪し ，世界 で初と をる一 迎の 手続き を提案 した．
2． 幾 っ かの 技 術 的 な 提案 を 行 っ た ．他 の 組 織 が 混在す る多く の画 像から 大きさ の違う 孔を適 切に 取り 出 す 適 応的 な 手 法 を 提案 しそ の効果 を確 認した ，また 、年輪 を特 定せず に等価 なモデ ルを得 る方 法に 加 え 傾 き補 正 の 方 法 を新 たに 提案し た， これは ．木材 分類に 限ら ず，孔 状の組 織に着 目する いか なる 分類に も効果 がある と期 待され る．
3． 管 孔 性に 関 す る 現 段階 の 識 別 率 は80%程 度 であ る も の の ．今 後 ， 他 の指標 との 組み合 わせに より
詳 細で確 実を木 材分類 を行 える可 能性を 示した ．
こ れを些 するに ，耕 柑は， 木材分 類への 工学 的応川 として ，適切 なHq
越 ｜iX
ALを 行うとともに必製なパ タ ー ン 認識 技 術 を 開 発し ， 世 界 で 初め て 顕 微 鏡 特 徴に よ る 三 つ の菅 孔 性の自 動分類 に成功 した ．
よ っ て 著者 は ， 北 海道 大 学 博 士（ 情 報 科 学） の 学 位 を授 与 さ れ る資 格 あるもの と認め る，‑ 715―