化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

R&D支援センターセミナー

       開催日時:2016年11月30日(水)10:00~17:00
       会  場:商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 第2研修室
                → 会場へのアクセス 
       参 加 費:49,980円(税込、昼食・資料付)

講 師

中京大学 大学院 情報科学研究科 教授 博士(工学) 橋本 学 氏
【専門】
  知的センシング
【略歴】
  1987年 大阪大学大学院 工学研究科 前期課程修了
  同年三菱電機㈱入社
   生産技術研究所、産業システム研究所、先端技術総合研究所にてロボットビジョン、
   3次元視覚、動画像処理、画像照合、パターン認識、ヒューマン認識技術等の研究開発に従事
  2008年 中京大学 情報理工学部 機械情報工学科 教授
  2013年より同大学 工学部 機械システム工学科 博士(工学)
【主な受賞歴】
  1998年度日本ロボット学会実用化技術賞
  1999年科学技術庁第58回注目発明表彰
  2012年度画像センシングシンポジウム優秀学術賞受賞
  2015年度画像センシングシンポジウムオーディエンス賞
  2015年度精密工学会小田原賞受賞

定 員

 30名

受講対象・レベル

 ロボットシステム、メカトロニクスシステム、FAシステム、医療系システム、自動車の開発に関わる方、生産技術や生産システムの高度化に関わる方。

趣 旨

 近年、レンジファインダ等の3次元センサの急激な普及により、対象物や人物を3次元的に認識する技術が注目を集めている。なかでも、ポイントクラウドデータと呼ばれる3次元点群データをもとに、物体の位置や姿勢を認識したり識別するためのモデルベース手法のキーとなる3次元特徴量の発展はめざましく、海外を中心にさまざまな手法が提案され、実用化されてきている。
 本講演では、3次元センサの基本的な原理の解説にはじまり、物体認識の基礎、3次元特徴量の基礎について平易に解説する。また、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関するいくつかの事例や、人物認識における3次元情報の利用例についても言及する。
 各種事例や実際の計測データ例をまじえながら、エンジニアリングの観点から、実際に使える技術を念頭に、同分野の全体像を把握していただけるように内容を構成する。
修得できる知識および技術としては、3次元センサの概要と原理、物体認識の概要と原理、モデルベース認識技術、3次元特徴量の詳細な知識、局所参照座標系の詳細な知識、さらに3次元特徴量を実際の物体認識や人物認識に適用するための手法やノウハウがある。

プログラム

1.3次元計測センサの基礎
 (1) 3次元計測センサの概要
 (2) パッシブ法の概要と主要技術
 (3) アクティブ法の概要と主要技術
 (4) 市販センサと点群のデータ構造

2.3次元物体認識の基礎
 (1) アピアランスベース物体認識
 (2) モデルベース物体認識
 (3) 高精度位置合わせICPアルゴリズム

3.3次元特徴量と局所参照座標系
 (1) 3次元特徴量の基礎
 (2) キーポイント周りの情報記述
 (3) 複数点間の関係記述
 (4) ベクトルペア特徴量
 (5) CCDoN特徴量
 (6) 局所参照座標系(LRF)の意味と分類
 (7) 高性能LRFの提案(DPN)
 (8) その他の関連技術

4.3次元点群データを用いたセンシングの最新研究事例
※この中からご要望に応じて抜粋してご紹介いたします。
 (1) 可観測性を考慮した物体認識
 (2) 3次元的な起伏が少ない物体への対応(GRF)
 (3) 点群密度の変化への対応(RPD特徴量)
 (4) SHORT: 点群の空間占有率とマルチスケールシェルを用いた高速3D物体認識
 (5) 疑似3次元情報の利用(Multi Flash Imaging)
 (6) 手持ち物体のモデリング
 (7) 人物動線認識とロボット安全システム
 (8) 作業動作の認識と自動記述
 (9) 3Dモデルを利用した手指認識
 (10) 日常生活における非定常行動認識
 (11) 3D-CG技術の物体認識への応用
 (12) Amazon Picking Challenge
 (13) 3次元特徴量の新展開(モデル検索,感性センシング,一般物体認識)
 (14) その他の話題

 <質疑応答>