Naoyuki Aikawa 研究室

主宰者：Naoyuki Aikawa
東京理科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Naoyuki Aikawa研究室では、実世界の様々な計測・検出問題を解決するため、デジタル信号処理と機械学習を組み合わせたアプローチを展開しています。研究の対象は、がん診断における血液中の腫瘍細胞検出、畜産業における家畜の血液成分推定、製造業における塗装欠陥検査、船舶における液体計量など、医療・農業・工業にわたる実践的な課題です。 技術的には、複数の手法を活用しています。赤外分光測定やカメラ画像などのセンサ出力に対して、ディープラーニング（CNN、ResNetなど）や機械学習（ランダムフォレストなど）を適用して分類・推定を行います。同時に、ヒルベルト変換や可変FIRフィルタといった古典的な信号処理理論を応用し、ノイズ除去や特性抽出を工夫します。さらに、カルマンフィルタやICP（反復最近点法）といった位置合わせ・追跡アルゴリズムも組み込んでいます。 主要な知見として、従来は専門家による目視検査や高価な専門機器に依存していた検査・計測が、画像処理とデータ駆動型モデルの組み合わせで実用的な精度で実現できることが示されています。特に、畜産での非侵襲血液検査や塗装欠陥の自動判定では、従来手法より検出精度やロバスト性が向上し、現場導入への道が開かれています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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