画像ラボ 2019年1月号 PDF版

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Ga1901

画像ラボ 2019年1月号 PDF版

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G1901
■解説
〔FA〕
○良品データの学習のみで不良品を検出するディープラーニング技術をコアエンジンとした機械学習アプリケーション
/日本電気(株)/横井 英彦
本稿では、50年以上のAIの研究開発と、ディープラーニングや機械学習を含む分析領域に取り組んだ結果としてアプリケーション化した、「NEC Advanced Analytics - RAPID機械学習」について、適用事例も交えて紹介する。

〔農林水産業支援〕
○植物画像群から隠れた枝構造を再現
/大阪大学/大倉 史生・磯兼 孝悠・井手 絢香・松下 康之・八木 康史
本稿では、植物を複数方向から撮影した画像群から、深層学習による画像変換と三次元復元を組み合わせることで、葉などに隠れた部分も含む植物の三次元枝構造を推定する技術を紹介する。本技術は、作物の自動剪定や成長予測など、未来の栽培技術への応用が期待される。

〔セキュリティ〕
○虹彩認証と照度条件の変化について
/(株)スワローインキュベート/大野 寿和
虹彩認証技術において、これまで照度条件が異なる環境で虹彩認証を行うと、瞳孔径変化により本人拒否率が高まるといったケースがある。そこで当社ではパナソニックの保有する特許技術を取り入れた「瞳孔径マルチテンプレート方式」を実用化開発することで認証精度の向上を図っている。

〔スポーツ〕
○ゴルフ中継におけるショットデータCGシステムの開発
/TBSテレビ/青木 貴則
ドップラーレーダを応用したショットセンサーを使い、クラブヘッドやボールの動きを計測し可視化するシステムを開発した。ボールの動きはカメラ映像に飛球線を合成する表現に加え、コースCGへの立体的な弾道描画など新たな演出を可能にした。

〔入力・出力〕
○工業用非破壊検査向けマイクロフォーカスX線源
/キヤノンアネルバ(株)/塚本 健夫・利久 敏博
電子部品の小型化、高密度集積化が進んでいるため、従来よりも高倍率で高速なX線での全数検査が必要となってきている。本稿では、このような検査に適するダイヤモンド窓を用いた透過密閉型X線源の高出力特性、長期保管特性、メンテナンスフリーの特徴と低被曝に対する取り組みについて紹介する。

〔画像処理〕
○ノイズ除去用Deep-CNNをノイズ量に適応可能にする活性化関数
/(株)東芝/五十川 賢造
画像のノイズ量は撮り方によって変動するが、従来の深層学習で生成されるノイズ除去用畳み込みニューラルネット(Deep-CNN)は、ノイズ量に応じて処理を変更できない。そこで、ニューラルネットの活性化関数にノイズ量に比例した閾値を持つ Shrinkageを採用した。

〔認識・検出〕
○低コストなデータで学習可能なディープラーニングによる物体検出
/(株)富士通研究所/安富 優・河東 孝・上村 健人
近年、ディープラーニングの登場によりAIの精度が向上し、様々な分野への活用が期待されているが、その学習には高コストなラベルつきデータが大量に必要である。本稿では、低コストに入手可能なラベルなしデータを活用する半教師あり学習による物体検出技術を紹介し、医用画像への適用で有用性を示す。

〔実装技術〕
○ディープラーニング技術を用いた高速な画像認識ソリューション
/(株)日立超LSIシステムズ/猪貝 光祥
ディープラーニングを用いた画像認識技術は自動運転、ロボティクス、製品検査などで幅広く実用化され、リアルタイム処理と融合することで飛躍的な進歩を遂げている。実例とともにディープラーニングを使ったアプリケーションの仕組みを紹介する。

〔基礎研究〕
○ディープラーニングによる画像生成
/早稲田大学/シモセラ エドガー/筑波大学/飯塚 里志
近年、画像の解像度を上げる超解像技術など、画像生成タスクの性能が人間の能力を超えるようになった。本稿では、画像生成における畳み込みニューラルネットワーク、敵対的学習とCycle-Consistencyの主な技術の発展を解説する。

○ディープラーニングによる一般物体認識とそのビジネス応用
/(株)Laboro.AI/藤原 弘将
本稿では、一般物体認識と呼ばれるディープラーニング技術を、ビジネス応用の観点から解説する。画像識別と物体検出のタスクを対象に、各技術の特徴と精度、及び実用化に際する検討ポイントを述べた上で、実際の応用事例についても紹介する。

■特集:ネプコンジャパン2019にみる自動外観検査装置とビジョンシステム
○人工知能による外観検査に必要とされる画像構築技術
/SERENDIPITY(株)/阿久澤 隼
当社は2016年に量産ラインに人工知能による外観検査装置を導入し、人間の目視検査に頼らざるを得なかった高難易度の検査対象の自動検査を実現した。人工知能の検査判定精度を人間と同レベルに引き上げるために必要となる最適な入力画像を得るための画像構築技術を紹介する。

○2軸回転ロボットハンド搭載、自由角度外観検査機
/(株)ヒューブレイン/蒲田 喜彦
多くの製造業は生き残りを掛けて、生産現場に於ける生産性向上に取り組んでいるが、当社に於いては高額な双腕ロボット等を使用せず、低廉な自在ロボットハンドを搭載する事により、熟練した検査員と同レベルの外観検査を行える装置を開発した。

○Deep Learningを用いた基板外観検査
/(株)レクザム/高岡 佑丞
プリント基板の外観検査においては検査データを短時間で簡単に作成でき、なおかつ良否判定の正確さが求められる。これらの課題に対してDeep Learningを用いた要素技術について紹介する。

■シリーズ
○視覚機能としての照明設計の要点と、V-ISAR可変照射立体角照明3
/マシンビジョンライティング(株)/増村 茂樹
世界の画像処理関係業界において、画像処理用途向け照明技術としては世界初、また日本企業としても初めてVISION Award を受賞し、名実共に世界のリーディング技術として認められたV-ISA可変照射立体角照明の技術詳細を、3回に分けて解説した。

■コラム:マルコーニの彼方へ 219
○マンデラ・エフェクト、美しき記憶の未来
/ヤマネコ

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