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2 波長赤外線センサを用いた 2 波長融合処理について 防衛装備庁電子装備研究所センサ研究部光波センサ研究室技官小山正敏

発表内容 1. 2 波長赤外線センサ (2 波長 QDIP*) の概要 2. 2 波長化のメリット 2.1 2 波長帯域の取得による運用場面の拡大 2.2 2 波長融合処理による目標抽出 識別能力の向上 2.2.1 特徴量分類処理 2.2.2 太陽光クラッタ低減処理 2.2.3 2 波長差分処理 3. まとめ QDIP* :Quantum Dot Infrared Photodetector, 量子ドット型赤外線検知素子 2

1. 2 波長赤外線センサ (2 波長 QDIP*) の概要 2. 2 波長化のメリット 2.1 2 波長帯域の取得による運用場面の拡大 2.2 2 波長融合処理による目標抽出 識別能力の向上 2.2.1 特徴量分類処理 2.2.2 太陽光クラッタ低減処理 2.2.3 2 波長差分処理 3. まとめ 3

2 波長赤外線センサの研究を開始した経緯 (1/2) 我が国の冷却型赤外線センサの開発の流れ 1960 年代 ~ 走査型 ミラーを機械的に走査し 画像化 1970 年代 ~ 凝視型 LSI 等の微細加工技術を基盤として 2 次元多画素化し画像化 1990 年代 ~ 多機能センサ 技術の進展とともに多画素化 多波長化 4

2 波長赤外線センサの研究を開始した経緯 (2/2) 1990 年代以降 冷却型赤外線画像センサである MCT*1 や InSb*2 の他に 安定した材料 歩留り良好 高品質な結晶成長が可能 検知波長帯の制御が容易 MCT と同等の動作温度 水銀フリー 低コスト化に有利 多画素化に有利 画素均一性良好 多波長化に有利 MCT と同じ冷却器が使用可能 水銀の使用抑制傾向に対応 など 2 波長化に適するとともに 良好な特性をもつ QDIP などの GaAs( ガリウムヒ素 ) 系の素子が登場 我が国が保有する半導体技術を活用することで国産が可能で 高い性能が期待される QDIP を用いた 2 波長赤外線センサの研究を開始 MCT*1 : Mercury Cadmium Telluride, HgCdTe, 水銀カドミウムテルル InSb*2 : Indium Antimonide, インジウムアンチモン 5

QDIP の概要 2 波長量子ドット型赤外線センサ (2 波長 QDIP) を世界で初めて実現 赤外線 画素数 :1024 1024 画素検知波長 : 中赤外線 + 遠赤外線 中赤外線検知部 遠赤外線検知部 検知素子 1 画素の断面図 画素ずれ 時間差なく撮像可能 電子顕微鏡写真量子ト ット直径 ~20nm 6

100 2 波長赤外線センサの検知波長帯域 大気の透過率と波長の関係 ( 距離 :1.8[km]) 過率(%80 60 40 )20 紫外線可視光近赤外線中赤外線遠赤外線 0 0.3 0.4 0.7 1 2 3 4 5 6 8 10 20 波長 [μm] 高い温度の目標低い温度の目標 (300~700 ) (10~100 ) 中赤外線の特徴高温目標の検知太陽光反射大透遠赤外線の特徴常温 低温目標の検知太陽光反射小 7

1. 2 波長赤外線センサ (2 波長 QDIP*) の概要 2. 2 波長化のメリット 2.1 2 波長帯域の取得による運用場面の拡大 2.2 2 波長融合処理による目標抽出 識別能力の向上 2.2.1 特徴量分類処理 2.2.2 太陽光クラッタ低減処理 2.2.3 2 波長差分処理 3. まとめ 8

2 波長における目標の見え方の違いの例 高温物体 ( 燃焼ガス ) の検知 高温燃焼ガスは中赤外線に特有の放射 低温物体の検知 冬の夜間の冠雪した富士山 ( 肉眼では真っ暗 ) 9

2 波長をもつことの利点 遠赤外線が検知に向いている目標 中赤外線が検知に向いている目標 低温目標 + 中赤外線に特有の放射がある燃焼ガス等 2 波長 QDIP を用いて 2 波長帯を状況に応じて使い分けることにより 運用場面の拡大が見込まれる 10

1. 2 波長赤外線センサ (2 波長 QDIP*) の概要 2. 2 波長化のメリット 2.1 2 波長帯域の取得による運用場面の拡大 2.2 2 波長融合処理による目標抽出 識別能力の向上 2.2.1 特徴量分類処理 2.2.2 太陽光クラッタ低減処理 2.2.3 2 波長差分処理 3. まとめ 11

特徴量分類処理について 画素ごとの 2 波長の輝度レベルを 2 波長相関マップにマッピングし 背景 ( 市街地等の黒体放射 ) の中から 選択放射体 ( 中赤外線に特有の放射がある高温排気ガス等 ) を 2 波長の放射特性の違いにより抽出 ライター 選択放射体 2 波長相関マップ例 市街地等 黒体放射が主 遠赤外線 中赤外線 航空機 ミサイルの高温排気ガス ( 選択放射体 ) : 高温 (~1000 K) 中赤外線輝度レベル 閾値関数 遠赤外線輝度レベル 遠赤外線 市街地 土 ( 黒体 ) : 比較的温度高 森林 山 海 ( 黒体 ) : 温度低 中赤外線 2 波長相関マップにより閾値関数を設定することで 目標 ( 選択放射体 ) を抽出 12

特徴量分類処理結果 中赤外線輝度レベル ノイス 遠赤外線輝度レベル 2 波長相関マップ 航空目標 ( 高温排気ガス ) 閾値関数 黒体放射 ( 市街地 山 海等 ) 複数画素にまたがる目標 抽出された単画素のノイス 市街地背景の 10 km 以上遠方の民航機 特徴量分類処理により 複数画素にまたがる目標を選択することで 従来の単波長センサでは困難であった市街地などのノイズとなる熱源が多く存在する複雑背景においても 遠方の航空目標の抽出が可能であることを確認した 13

想定される運用構想 ( 特徴量分類処理 ) 誘導弾 航空機 航空目標 ヘリ ミサイル 車両 艦艇 特徴量分類処理を用いることで 従来の単波長センサと比べ 複雑背景における遠方の航空目標やミサイル等の目標に対する警戒 監視能力の向上が可能になると見込まれる 14

太陽光クラッタ低減処理について 太陽光反射の輝度レベルが 2 波長で異なることを利用して 太陽光クラッタ ( 太陽光反射 ) 成分を推定し それを遠赤外線画像から減ずることで太陽光クラッタを低減し 目標の視認性を改善 目標 目標 = ( 係数 ) 目標 遠赤外線 中赤外線 太陽光クラッタ低減後 輝度レベル 目標 太陽光反射 輝度レベル 目標太陽光反射 ( 係数 ) = 輝度レベル 目標 太陽光反射 水平座標水平座標水平座標 15

太陽光クラッタ低減処理例 16

太陽光クラッタ低減処理結果 遠赤外線 中赤外線 可視光 目標が背景に埋没 太陽光クラッタ低減後 目標はシルエット 目標の詳細を把握可能 太陽光クラッタ低減処理により 従来の単波長センサと比べて 太陽光クラッタ背景の目標の視認性の改善が可能であることを確認した 17

想定される運用構想 ( 太陽光クラッタ低減処理 ) 航空機 ヘリ 不審船 艦艇 太陽光クラッタ低空目標 ( 低空で侵入するするミサイル ) 太陽光クラッタ低減処理を用いることで 従来の単波長センサと比べ 太陽光クラッタ背景の不審船や 低空で侵入するミサイル等の目標に対する警戒 監視能力の向上が可能になると見込まれる 18

2 波長差分処理について 中赤外線 遠赤外線画像の画像特性の違いをヒストグラムを基に補正した後 差分処理を行うことで 2 波長帯におけるわずかな放射特性の差を際立たせて表示 画素数 中赤外線遠赤外線 遠赤外線 中赤外線 輝度レベル 輝度レベルなどの画像特性が異なるヒストグラムの例 画素数 中赤外線遠赤外線輝度レベル ヒストグラムを用いて画像特性を揃える 熱源 熱源 中赤外線 - 遠赤外線 背景ノイズを低減 熱源等の目標を際立たせて表示 19

2 波長差分処理の結果 遠赤外線 中赤外線 可視光 2 波長差分処理後 沿岸 ( 約 2.5 km) を航行中の台船 熱源 熱源を際立たせて表示することで 台船の存在を認識することが可能 2 波長差分処理により 背景ノイズを低減するとともに 2 波長の放射特性の差を際立たせて表示することで 従来の単波長センサと比べて 複雑背景における目標の視認性の改善が可能であることを確認した 20

想定される運用構想 (2 波長差分処理 ) 航空機 艦艇 港湾背景の不審船 ヘリ 車両 植生 建造物に紛れた地上目標 2 波長差分処理を用いることで 従来の単波長センサと比べ 植生や建造物に紛れた地上目標や 港湾背景の不審船などの目標に対する警戒 監視能力の向上が見込まれる 21

2 波長融合処理まとめ 特徴量分類処理 処理の目的 複雑背景の中から 高温排気ガス ( 選択放射体 ) を抽出 想定される目標 遠方の航空脅威 遠方のミサイル等 太陽光クラッタ低減処理 太陽光クラッタ背景において 太陽光クラッタを低減し 目標の視認性を改善 太陽光クラッタ背景の 不審船などの海上目標 低空で侵入してくる目標等 2 波長差分処理 複雑背景において 背景雑音を低減するとともに 2 波長の放射特性の差を際立たせて表示 植生や建造物に紛れた車両などの地上目標 港湾背景の不審船などの海上目標等 2 波長融合処理を用いることで 従来の単波長センサでは対処が困難であった複雑背景等の各種状況において 目標に対する警戒 監視能力の向上が見込まれる 22

国産の 2 波長赤外線センサ (2 波長 QDIP) を実現し それを用いた野外試験のデータを用いて 2 波長帯域の取得による運用場面の拡大 2 波長融合処理による目標探知識別能力の向上 が見込まれることを示した まとめ 本事業の成果を応用することで 装備品の警戒 監視能力の向上に寄与できるものと考える 23

ご静聴ありがとうございました 24