Laboratory on
Multiphase Flowand Visualization

AIとIoTで生体・プラント視える化技術

千葉大学大学院 工学研究院(融合理工学府 機械工学コース)
教授 武居 昌宏
令和3年2月18日
1

OUTLINE
 電気インピーダンス・トモグラフィー法の概要
 生体視える化技術
 プラント視える化技術
 特許情報など

2Thrombosis
Lymphedema Micro channel or Malaria RBC

Wireless

Our Electrical Tomography & Applications
Lithium-ion
battery slurry
Miniaturization
Centrifuge &Vibration
Separator

Chemical Reactor

Energy Plant 3

OUTLINE
 電気インピーダンス・トモグラフィー法の概要
 生体視える化技術
 プラント視える化技術
 特許情報など

4Prototype of Lymphedema Monitor
P.N.Darma, and M.Takei, IEEE Sensors Journal,(2020)Wearablesensor

Handy measurement system
VINFPGAIOUT

Multiplexer

Display onSmartphone

Cloud computing

ObjectVOUT5

Prototype of Lymphedema Monitor #2
https://www.youtube.com/watch?v=o_VsG5H_3Cc&feature=youtu.be6mech-fEIT Basic Conceptmech-fEIT structuremech-fEIT sensor

Boundary shape estimation ∂ΩAxes length rqyrq  rq 0  (sq 0  sq )
r2
θ1
θ0O

r1x

Parametric equation𝑥(𝜃) = 𝑟𝑞 cos 2 (𝜃)𝑦(𝜃) = 𝑟𝑞 sin2 (𝜃)0 ≤ 𝜃 ≤ 360[deg]Q : total quadrant number [-]eq : q-th el. numberΩ : sensor boundary [-]∂Ω : boundary shape[-]sq : q-th el. moving length [mm]rq : q-th axes length [mm]R : total axes length [mm]7Experiment Setup & Conditions
Phantom conditions
x [mm]-50 -25025x [mm]50 -50 -25

025x [mm]050 -50 -25

255050y [mm]250-25-50

phantom 1

phantom 2

cowlamb 1lamb 2lamb 350

y [mm]

Experiment Setup

250-25-50

Image reconstruction
𝛔𝑖+1 = 𝛔𝑖 − 𝐉 ∗𝑇 𝐉 ∗ + 𝜆𝐑 −1 𝐉 ∗𝑇 𝛥𝐕𝑉𝑚 (𝑓1 ) − 𝑉𝑚 (𝑓0 )∆𝑉𝑚 (𝑓1 −𝑓0 ) =𝑉𝑚 (𝑓0 )σi : i-th iterative norm. conductivity distribution [-]R : is regularization matrix
J* : Approximated Jacobian matrix [-]8ΔV : normalized measured voltage [-]Result & Discussion
25x [mm]050 -50 -25

25x [mm]
50 -50 -25

0-25

3.380𝜕Ω× 100 [%]

true

Cross correlation 𝐶𝐶-50

phantom 1

phantom 2ncow
5025=4.813.02

N05.353.19

1M m 1

CC*J mn )( J mn( J mnm M

10.5

4.5𝑒𝑏 =2513.57.5true𝜕Ω−𝜕ΩJ *mn )

n 1
n[ ]

NJ mn

J mn

2

J*mn

J *mn2n 1-25-50

lamb 1∂Ωeb-50 -25025x [mm]50 -50 -25[-]025x [mm]50 -50 -25

025

50

0.945

50

0.935

250.9250=0.920.915

-25

0.905

-50

phantom 1

cross correlation∂Ω : estimated boundary shape [-]∂Ωtrue : true boundary shape [-]eb : error boundary [-]𝑒𝑏 : average error boundary [-]𝐶𝐶 : cross correlation [-]𝐶𝐶 : average cross correlation [-]m : measurement number [-]n : mesh number [-]x [mm]

lamb 3cross correlation∂Ωtruelamb 2y [mm]

050

10.47
=4.81
3.46

Error boundary eb

50phantom 2

cow

0.945

50

0.935

250.9250=0.92y [mm]

4.5

25

Boundary shape estimation ∂Ω

10.5
7.5

0y [mm]13.5

0y [mm]-50 -25[-]

error boundary eb [%] error boundary eb [%]x [mm]

0.915-250.905-50

lamb 1lamb 20J* [-]

lamb 30.015

9Result & Discussion #2
Running time & speed-up performance [Hennesy,2012]880
6.39

6

5.24

=4.51

51.58
3.93

3.72

4=23.22

13.32
=4.73

8.07

0
phantom 1

3.58
phantom 2

40

2.79

27.69

260

4.98

23.52

20

14.99
3.82
1cow

5.28

4.72

lamb 1lamb 1

8.25
2.95

running time t [s]speed-up performance sp [-]

t(J*)

t(J)

0

lamb 1

Speed-up performance sp

spt (J )[ ]t ( J*)J : standard Jacobian matrix [-]J* : approximation of Jacobian matrix [-]4.73 t(J*)

4.51 sp𝑡(𝐉) : average computation time of J [s]𝑡 𝐉 ∗ : average computation time of J* [s]𝑠𝑝 : average speed-up performance [s]t(J) ： computation time of J [s]t(J*)： computation time of J* [s]sp : speed-up performance [-]Hennessy, John L.; David A., Patterson (2012). “Computer Architecture: A Quantitive Approach. Waltham, MA: MorganKaufmann”. pp. 46–47. ISBN 978-0-12-383872-8.

10

Result & Discussion #3
25x [mm]-50 -25

50 -50 -25

02550 -50 -25x [mm]025x [mm]50500 25 50 -50 -25 0 25 50 -50 -25 0 25 50

25y [mm]

1[-]

-25 0

phantom 1

phantom 1

phantom 2

phantom 2

cow

cow

-25-50-505050

y [mm]

00

0-25-50y [mm]

2525

y [mm]

50025-25

lamb 1lamb

lamb 2lamb(a)Meat composition segmentation kσ
x [mm]-50 -25x [mm]

lamb 3lambx [mm]

cow

0-25
-50

0-25-50
lamb 2lamb 3y [mm]

50
25

lamb 1

9.00

9.16

9.82

8.00

=6.33

6.00
5.00

22.58
4.11 18.47
17.79
3.45

3.00

1.00
0.00
kea

10.0
5.0

0.0
lamb 1lamb 2kηtruelamb 3kη

Meat area error kea
k𝑘

𝐴

cow

15.0

12.67
8.72

8.72

7.91
4.45
phantom 1 phantom 2

17.51 20.0

17.87 3.95

2.00

𝐴45.0

25.0

25.27

4.00

50.0

40.0
35.0
27.34 30.0

7.00 7.48kη =y [mm]phantom 2

Fat 1A

Meat area perc. kη

-50

0 25 50 -50 -25 0 25 50 -50 -25 0 25 505025

phantom 1

10.00

meat composition area kη [%]0-50 -25

Meat area error kea

area error of meat composition kea[%]x [mm]
x [mm]
Conductivity
image reconstruction
σ x [mm]× 100[%]

kAtrueea    true  100[%]
Ak

FatLeanBone

6.33 %7.03 %2.94 %

σ : conductivity image reconstruction [-]Kσ : meat composition segmentation [-]Atrue : total area of phantoms and meats [-]kAtrue : k-th area of true composition [-]kη : meat area percentage [%]Ke : meat area percentage error [%]a𝑒𝑎 : average meat area error [%]11

OUTLINE
 電気インピーダンス・トモグラフィー法の概要 生体視える化技術
 プラント視える化技術
 特許情報など

12Experiments for Flow Regime Transition

13

Flow Regime Identification

Gas rich

Liquid rich

Pulsing flow

Bubble flow

jG = 21.2 cm/s, jL = 3.2 cm/s

Pulsingflow

Bubbleflow

jG = 4.2 cm/s, jL = 3.2 cm/s

Trickle flow

jG = 2.1 cm/s, jL = 1.2 cm/s

D = 100 mm
dp = 5.3 mm

Trickleflow

14Experimental Equipment

7Moving Reference Frame: o’-x’y’z’, Stationary Reference Frame: o-xyz(Unit : mm)

P7zy oxz' =1497

P6z' =1521

Rolling

Sensor③
P5r = 1500

z’=1100

z' =1147
z' =807

Sensor②

P4z’=700

z' =659

Sensor①z' =319z’=300P2

CycloneBagfilterLateralview
direction

P3z'y' o' x'

Down-comerθz' Rollingy' o' x'J-valve

Flow-meterz' =-47 P1

F2

Data
Acquisition Unitzo xyF1

Distributor

Compressor-+
W=50

Air Supply

mounted on the Rolling Bed

b. Lateral viewa. Front viewFig. Configuration of the experimental apparatus

1516Particle distribution images

x’x’x’x’x’x’x’x’(b) Eulerian slices of the particle
distribution images(Sensor ①：z’=300mm)(a) Particle distribution images
obtained by ECT sensor(Rolling : Θ=10°,T=10s)z’=700Sensor①z’=300①t=0 ②t= T/4 ③t= T/2 ④t= 3T/4 ⑤t=T
θ=10.0˚ θ=0˚ θ=-10.0˚ θ=0˚ θ=10.0˚
10%0%Particle volume fractiontttt

Θ

2.5

5.0

7.5

1010101010T

5.0

5.0

5.0

5.0

7.5

10

12.5

15tt

t=30stSensor②tz’=1100

Direction of particle-gas flow →Sensor③

Calculation in the case of Θ=10.0 ˚ T=5.0 s 16

18
Averaged Particle Volume Fraction by CFD-DEM
5z’=1100
Sensor②z’=700
Sensor①z’=300z'x'y' o'

t=T/2

t=3T/8t= T/4t= T/8

t= 0Particle volume fraction (%)

Sensor③

Rolling (Simulation)
Upright (Simulation)
Rolling (Experiment)
Upright (Experiment)

432

100200

400

600

800

1000

1200

1400

Position in flow direction z' (mm)Sensor③z’=1100

Θ=10.0 ˚

Sensor②z’=700

1 Nt
 z  xy z t
N t N  t ( x , y  )  

Sensor①z’=300z'

t=T/2

T=5.0 st= TN Γ  N x N y  N w，

17

OUTLINE
 電気インピーダンス・トモグラフィー法の概要
 生体視える化技術
 プラント視える化技術
 特許情報など

18実用化に向けた課題と企業への期待• 現在、本視える化機器のハードウェアとソフトウェアは、本研究室で原理検証機までの開発済みです。
• 共同研究を通じて、具体的な最終製品に落とし込める製品開発ができると嬉しいです。
• 生体、プラント、機械、農業などなど、幅の広いアプリケーションよりの共同研究を希望します。
• 視えると何が嬉しいのか、どのような差別化ができるのかなど、より現場サイドの視点からの共同研究を希望します。

19本技術に関する知的財産権●特願2020-060640
流動様式判定モデル学習システム、ボイド率推定モデル学習システム、流動様式判定システム及びボイド率推定システム
発明者：武居昌宏他
出願人：国立大学法人 千葉大学、 出願日：2020年03月30日●特願2020-122988
電気インピーダンス・トモグラフィセンサおよび診断装置
発明者：武居昌宏他
出願人：国立大学法人 千葉大学、 出願日：2020年07月17日●特願2020-213863
可視化装置
発明者：武居昌宏他
出願人：国立大学法人 千葉大学 他、 出願日：2020年12月23日●特願2019-134646
生体内物質の可視化装置発明者：武居昌宏他、 出願人：国立大学法人 千葉大学、 出願日：2019年07月●特願2019-231787
生体内物質の可視化装置
発明者：武居昌宏他、 出願人：国立大学法人 千葉大学、出願日：2019年12月23日
20産学連携の経歴●多くの民間企業との共同研究実績あり(非公開)●本研究代表者のJSTの事業に関わる過去の採択状況
年
事業名
H11 独創的研究成果育成事業
H19 地域イノベーション創出総合支援事業
H23 A-STEPシーズ顕在化タイプ
H23 A-STEP FSステージ探索タイプ
H25 A-STEP FSステージ探索タイプ
H26 A-STEP FSステージ探索タイプ
R1
R2

A-STEP機能検証フェーズ
A-STEP トライアウト

研究題目
離散ウェーブレット診断技術
脈診計測診断システム開発
積層電極内装型マイクロ流路内の微粒子リアルタイム3Dモニタリ
ング
血栓動的可視化センシング・システムの開発
プロセス・トモグラフィー法による4D非接触温度分布可視化計測法の確立
リアルタイム・センシング可能な廃プラスチック遠心分離機の基礎開発
回収アルミ純度90%を達成する金属粒子純度計測法による湿式比
重分離機の高度化
深層学習を用いた超高精度二相流量計の開発●本研究代表者の主な特許公開状況番号
特開2020-041965
特許6555715
特開2020-16445
特許6353776
特開2017-29487
特開2016-001164
特許5674006
特許5076234

名称
原虫感染症の検査装置および検査方法
リンパ浮腫モニタ装置
トモグラフィ計測センサ及び装置
遠心分離装置リンパ浮腫モニタ装置
炉心溶融物の分散構造
赤血球モニタマイクロ流路の垂直断面の粒子濃度の定性的な分布計測装置

出願登録日
2017,03,19
2019,7,19
2020,1,30
2018,7,4
2017,2,9
2016,1,7
2015,1,9
2012,9,7

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お問い合わせ先
千葉大学
学術研究・イノベーション推進機構
プロジェクト推進部門
ＴＥＬ：０４３－２９０－３８３３
ＦＡＸ：０４３－２９０－３５１９e-mail: ccrcu@faculty.chiba-u.jp

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