/日本工業出版(株)/

■解説
〔自動車 認識・検出〕
○ニューラルネットワークを用いた路面標識の認識技術
/徳島大学/寺田 賢治
車載前方カメラを用いた路面標識認識システムを紹介する。本手法は、時系列画像から得られる路面標識画像からCNNを用いることで、環境変動や日照変動、標識自身のひずみやつぶれの影響を最低限に抑えた上で14種類の道路標示を認識するものである。本手法の有効性を検証するために行ったオンライン及びオフラインの実験により、高精度に路面標識認識できることを示した。

〔外観検査 画像処理〕
○ディープラーニングによるRC柱の損傷度判定
/(国研)建築研究所/森田 高市/国土技術政策総合研究所/坂下 雅信
地震後に撮影したRC柱の画像を対象にして、ディープラーニングによる学習を行い、応急危険度判定における評価基準の一つとなるRC柱の損傷度の予測可能性について検討する。

〔インフラ整備 解析・計測〕
○ステレオカメラを用いた路面性状モニタリングシステム
/(株)リコー/伊藤 泉・平井 秀明
全国各地の道路ストック維持管理課題の解決に向けて開発した、路面性状モニタリングシステムについて紹介する。当社独自のステレオカメラを一般車両へ搭載した構成によるシステムの概要と、更なる点検機会拡張を目指した小型撮影装置の開発事例について述べる。

〔外観検査 認識・検出〕
○畳み込みニューラルネットワーク(CNN)・畳み込みオートエンコーダ(CAE)・サポートベクタマシン(SVM)のための設計支援ツールの開発
/山口東京理科大学/永田 寅臣/岡山大学/渡辺 桂吾
製造業が抱える目視による品質検査の自動化に関する課題を解決するために、プログラム開発や画像処理の初心者であっても高性能な不良品検出用AIを構築できるようにCNN(Convolutional Neural Network)、SVM(Support Vector Machine)、CAE(Convolutional Auto Encoder)などの設計、訓練および評価を効率的に支援できるアプリケーションの開発を行っているので紹介する。

〔生活支援 解析・計測〕
○表情を読み解くための技術
/大阪電気通信大学/小森 政嗣
心理学の領域で開発されたFACS(facial action coding system)は、今日顔画像から感情を推定する技術の基礎となっている。FACSの説明および実際の分析事例の紹介を通して感情推定がどのように行われているのかを解説する。

〔生活支援 認識・検出〕
○深層集合マッチングモデルによるファッションコーディネート選択
/ZOZO Research/中村 拓磨
ファッションコーディネートの選択を集合マッチング問題として定式化する。集合データの特性である置換不変性や集合同士の相互作用に着目し、これらの性質を利用した推論を深層学習によって実現する。また、実データを用いた実験により提案モデルの有効性を示す。

〔メディカル 3D〕
○深層学習を利用した能動ステレオ法による3次元内視鏡システム
/広島市立大学/古川 亮
我々は内視鏡にパターン光源を付加することで、奥行を測定可能なシステムを開発中である。生体組織の表面下散乱やカメラの画質の制約がある状況で、パターン抽出、対応点探索を安定して実行するために、深層学習を利用している。本稿では、そうした取り組みについて紹介する。

〔その他 AR・VR〕
○頭部搭載型プロジェクタを用いたウェアラブル拡張現実感システム
/埼玉大学/飯盛 正慶・小室 孝
場所の制約なく使用できるウェアラブル拡張現実感システムを提案する。提案するシステムはプロジェクタとカメラを搭載しており、ユーザーは投影される仮想物体が実空間に固定されているような映像を見ることができる。また、プロジェクタと視点の位置を近づけることで、投影面の形状に依存しない映像投影を可能にしている。

■特集:ロボットビジョン&ばら積みピッキング 最前線2
○ロボットピッキングにおける高難度問題への取り組み
/(国研)産業技術総合研究所/花井 亮・牧原 昂志・堂前 幸康
ロボットによる物体操作、ピッキングは実用的な成果が出始めている一方、未だ研究課題も多い。本稿ではセンシングや操作の繊細さの面で課題が残る対象物に対応できる可能性を持つ萌芽技術として、視触覚による把持物体認識技術と、見えと柔らかさの関係学習に基づく柔軟物操作を紹介する。

○深層学習によるバラ積み食材のピッキング
/電気通信大学/工藤 俊亮
バラ積みされた食材のピッキングを行う手法を紹介する。本手法では、どの位置にどのような向きでハンドがアプローチすべきかを深層学習を用いて判断することで、食材のピッキングを実現した。

○「ロボットビジョン」学習に基づくバラ積みからのピッキング
/大阪大学/原田 研介/(国研)産業技術総合研究所/堂前 幸康
箱にバラ積みされた対象物をロボットがピッキングする問題に対して、機械学習を用いたアプローチを紹介する。シミュレータを用いて訓練データを獲得したり、部品同士の絡みを考慮したピッキングの事例などを紹介する。

○製造自動化に向けた部品把持のためのビジョン技術
/信州大学/山崎 公俊
電化製品組み立てなどの作業で生じる部品の掴み上げを対象に据え、そこで求められるロボットビジョン技術として、部品の検出および姿勢推定、またビジュアルサーボに関する研究事例を紹介する。

○物流におけるBasler Time-of-Flightカメラの活用
/Basler AG/Sanna Leinius
被写体と背景の3次元情報を取得する機器として、幅広い用途に活用されているTime-of-Flight(ToF)カメラ。物流業界においても、このような3Dカメラの導入が進んでいるが、貨物のサイズ測定・分類・位置特定などの作業を効率化し、物流全般のコスト削減や自動化を実現するには、耐久性・精度・速度の3拍子が揃ったBasler ToFカメラblazeが最適であるといえる。

■シリーズ
○イメージングリソースガイド5
/エドモンド・オプティクス・ジャパン(株)
ユーザーのアプリケーションがマシンビジョン、ライフサイエンス、セキュリティ、或いはITSシステムにかかわらず、イメージング技術の基本を理解しておくことは、洗練されたイメージングシステムの開発や導入に欠かせない。センサーや照明技術の進歩がシステム対応力に無限の可能性を秘める一方、これらの技術のデザインや製造には物理的限界があるのも事実である。光学部品もこの例外ではなく、オプティクスがシステム性能の制限因子になることもしばしある。本連載は、読者がイメージングシステムの特定やシステム性能の最大化を行い、かつ投資コストを最小化するのをサポートする目的でデザインされている。

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