日工の技術雑誌

画像ラボ 2019年12月号
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Ga1912

画像ラボ 2019年12月号

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■特別企画:国際画像機器展2019各社の見どころ
(株)アートレイ/(株)アド・サイエンス/(株)アバールデータ/(株)アルゴ/Euresys Japan(株)/AIC-VISION(株)/(株)エーディーエステック/エドモンド・オプティクス・ジャパン(株)/(株)オプセル/(株)オプトアート/(株)ケンコー・トキナー/興和光学(株)/(株)シーマイクロ/ソニーイメージングプロダクツ&ソリューションズ(株)/(株)ディテクト/デルフトハイテック(株)/テレダイン イメージング/東芝テリー(株)/日進電子工業(株)/日本ビューワークス(株)/ネオアーク(株)/バスラー・ジャパン(株)/(株)ビュープラス/平河ヒューテック(株)/(株)フジクラ/(株)ブルービジョン/(株)マイクロ・テクニカ/マシンビジョンライティング(株)/(株)ミュートロン/(株)ユーテクノロジー/(株)リンクス/ルーシッドビジョンラボ(同)

■解説
〔FA〕
○バラ積みされた難識別対象物に対する2段階ピッキング手法
/大阪大学/佐藤 優也・原田 研介・万 偉偉/奈良先端科学技術大学院大学/酒田 信親/(国研)産業技術総合研究所/ラミレス イクシェル
本稿では、バラ積みされた光沢物体に対する2段階のピッキング手法を提案する。まず、第一段階としてバラ積みから粗く数個の対象物を把持して作業台に置き、この状態の対象物に対してRGB情報を使ったピッキングを行う。提案する手法の有効性を実験により検証する。

〔外観検査〕
○深層学習を用いたインフラの外観検査のためのひび割れ自動検出
/山口大学/藤田 悠介
橋梁やトンネルなどの社会インフラの維持管理のために、点検・モニタリングの効率化と高信頼化が求められている。本稿では、コンクリート構造物の表面を撮影した画像上のひび割れ位置の検出とひび割れ抽出の処理に深層学習を適用し、効率化と精度の向上を図った試みについて紹介する。

〔セキュリティ〕
○プラント監視装置による異常検知技術の開発
/JXTGエネルギー(株)/後藤 治久
製油所は24時間・365日稼動しており、運転員が五感(主に、視覚・聴覚・嗅覚)を駆使して点検することで異常を早期発見している。しかし、運転員が現場で長時間連続して監視を行うことは困難であるので、代替する監視技術の開発が望まれている。本稿では、製油所で連続監視するために開発した耐圧防爆構造の無線式プラント監視装置と、油が漏洩して発生した白煙を検知する画像処理技術について紹介する。

〔認識・検出〕
○YOLOv2を用いた海中生物のロバスト検出
/九州工業大学/陸 慧敏・酒井 佑樹・金 亨燮
海洋等の極限状況下における人間の直接的な調査は、非常に困難かつ危険を伴うため、人間に代わって作業を行うロボットの開発が求められている。本稿では、海洋探査ロボットに応用可能な技術として、深層学習手法の一つであるYOLOv2による海洋生物の検出手法を提案し、ビデオ映像中の海洋生物の自動検出を行う。

〔画像認識〕
○Encoder-Multiple Decoders CNNによるセマンティックパーツセグメンテーション
/岐阜大学/相澤 宏旭・加藤 邦人/中部大学/山下 隆義
我々は人体、顔、航空機といった対象に含まれるパーツに関するセマンティックパーツセグメンテーションに取り組み、特に画像中の数%の極小領域である小さなパーツの認識性能の向上を達成した。

〔認識・検出〕
○画像中輪郭線の立体形状復元手法の提案
/豊田中央研究所/武山 洪二郎・後藤 邦博
単眼カメラ画像中における物体輪郭線の3次元形状を推定する手法を提案した。提案手法では輪郭線全体を、分岐点を境に分割し、各部分輪郭線に対し改良型のchamfer matchingを適用することで、複雑に繋がった輪郭線の3次元形状推定を可能とした。

〔解析・計測〕
○非同期セオドライトステレオ
/日本大学/清水 雅夫
カメラの撮影範囲にもう一方のカメラが入るように設置した非同期ステレオカメラを用いた、3次元移動軌跡の計測方法を提案する。非同期時系列画像に対する、各カメラから計測対象への視線間距離の2乗和を最小にするように、フレーム単位での時刻合わせとサブフレーム対応時刻の推定を行う。推定したサブフレーム時刻での対象位置を補間して、対象の3次元位置を求める。提案手法はキャリブレーションターゲットが不要なので、屋外環境で市販のデジタルカメラなどを使って3次元移動軌跡の計測が可能になる。

〔農林水産業支援〕
○画像処理による名古屋コーチン鶏卵評価技術の開発
/愛知工業大学/塚田 敏彦・荒井 敬太/愛知県農業総合試験場/赤尾 美佳・鳥居 雅樹・佐藤 正美
名古屋コーチン育種のために、画像処理による鶏卵評価技術の開発を行っている。鶏卵評価の項目は、卵形、卵殻色、白斑点、卵重、卵殻強度などである。これらを画像処理により評価できるようにすることは、評価の定量性向上、測定労力削減のため非常に有用である。今回、評価項目のうち卵形および卵重を画像処理により測定評価する方法を考案し、実験によりその有効性を確認したので紹介する。

■コラム:マルコーニの彼方へ 230
○想定外と奇跡
/ヤマネコ

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