車両のフレームに発生した錆をハイパースペクトルカメラにて撮影をしました。

ハイパースペクトルデータから生成した画像から、いくつか錆が発生している場所からスペクトルデータを取り出し、比較グラフを作成しました。

各スペクトルグラフからBody0-1(車体)およびRust0-2(錆)のグラフの形状が異なることがわかります。
今回は、リモートセンシング画像解析アプリケーションの一つであるENVIを使い、教師データを用いたSAM分類解析を行ってみました。

ここでの教師データは、Rust0.Rust1,Rust2のデータを使用した。SAM分類による解析画像を紹介します。

錆の発生具合によって分類ができることがわかります。ただし、今回は、主観によって選択したため、科学的な錆の進行度と照らし合わせて同様の解析を行うことで、塗料やファンデーションの塗りムラや金属の劣化などに応用ができます。