中央大学と国立情報学研究所（NII）は，中央大学が独自に開発した「多機能な光-電磁波撮像デバイス・システム」とNIIのコンピュータビジョンの手法で画像データから三次元立体的に構造を復元する技術を有機的に組み合わせることで，非破壊で検査物の内部材質と内部構造をより確実に推定する新たな検査技術を創出した（ニュースリリース）。

研究グループが独自に開発したCNT型MMW-IR（ミリ波，テラヘルツ波，赤外線）センサは，食品ラップのような薄さ・柔らかさ・伸縮性が特長。カメラでは死角となる湾曲検体の側面・裏面へのセンサの貼り付けによって360°視野の全方位計測ができる。

このセンサは動作原理として，光熱起電力効果を用いる。センサを成すCNT膜中央に受光界面としてpn接合が設けられ，吸収により熱に変換された照射エネルギーを更に熱電変換し，光を電気信号として検出する。

CNT膜はMMW-IRから可視光まで一貫して90%以上の効率で吸収する。これにより，液体材料型の簡便な作製工程や小型薄膜素子としての扱い易さに加え，巨躯で硬い一般的な素子にも並ぶ動作感度を示し，広帯域・多波長MMW-IR撮像を，CNTセンサは単独で高感度に実現するという。

これら特徴的な素子性能を基に，研究グループはコンピュータビジョン（CV）測定系を構築した。CV手法には，外観模写として代表的な視体積交差法を採用した。この研究では光源・発振器，検体，CNTセンサから成るコンパクトな測定系を構築し，検体のxy平面走査でシルエット画像を取得後，θ回転により異なる視点へ展開する。

更に，材質同定・構造復元型の非破壊検査というコンセプト実証に向け，測定系による多層複合材料の評価を行なった。半導体，ガラス，プラスチック，金属など計5種の異なる材質から成る検体を，CNTセンサによる広帯域で多波長なMMW-IR撮像後，NIIグループによるコンピュータビジョンの手法を用いて，各シルエット画像を組み合わせることにより，材質毎の構造復元に成功した。

具体的には，THz・IR撮像によるシルエット画像を基に外壁越しに中間層および内壁を個別に復元することに成功し，より透過性の高いMMW撮像を通じて，最深部層に内蔵した金属棒を抽出した。また，CNTセンサの多画素化により，測定時間の短縮が可能になるという。

研究グループは，今回の成果におけるシルエット復元に加えて，CV手法として，トモグラフィ，光超音波，LiDARといった枠組みへ発展させることで，奥深い質感の検査情報へとつなげていくとしている。