/日本工業出版(株)/

■解説
〔外観検査〕〔認識・検出〕
○高速検査を実現する錠剤検査装置
/池上通信機㈱　藤永悠介
最大70万錠/時の高速処理を実現する錠剤検査装置「TIE- 10000」。その実現には、高い処理能力を実現する搬送技術、高精度な検査処理を支える光学系と画像処理技術が必要となる。今回、これらの技術について紹介する。

○自動車外装部品の反射特性を考慮した塗装色判定システム
/中京大学　遠藤開登・熊木光輝・岩村叶羽・青木公也
/三菱自動車工業㈱　坂口祐一・永見啓・加藤隆平・渡部純
自動車外装部品は購入者のニーズから様々なデザインが提案されている。それに対し、目視検査での対応には限界があることから、自動化が求められている。そこで本稿では、著者らが提案する自動車外装部品での塗装色判定システムについて紹介する。


〔外観検査〕〔画像処理〕
○歯鏡の外観検査
/愛知工業大学　井村稜馬・塚田敏彦
/鴻池運輸㈱　杉山統弘・下村賢司・則竹茂年
現在、歯鏡の外観検査は目視により行われており、検査員の確保と検査の能力の維持が難しいという課題がある。そこで検査の自動化を目的として、画像処理による異常の検出と分類を行う手法の検討を行った。


〔ロボットビジョン〕〔画像処理〕
○クラスラベルと微量前景マスクによる同時マルチタスク学習
/鳥取大学　米田駿介
本稿では、自動物体ピッキングシステムのための前景推定、姿勢推定、クラス推定を同時学習する弱教師ありディープニューラルネットワークを提案する。全データの0.15%という微量の前景マスクアノテーションと物体クラスラベルのみから3タスクを同時学習する。実験により、提案手法が既存手法を上回る性能を持つことを確認した。


〔農林水産業支援〕〔認識・検出〕
○点群を用いたアジとサバの認識
/東京科学大学　南里絢花
/佐世保工業高等専門学校　志久修・手島裕詞・兼田一幸
アジとサバを3次元点群で表し、点群の分類モデルPointNetを用いて認識する方法を提案する。提案法は、カラー画像、デプス画像を使った画像認識法と同程度またはそれ以上の正解率が得られることがわかった。


〔スポーツ〕〔認識・検出〕
○深層学習の多数決推論に基づくラグビー試合映像における異常状態の自動検出システム
/琉球大学　玉城勘太・宇座大智・工藤鈴央・長山格
/公立小松大学　廣瀬圭
/順天堂大学　野尻宗子・川崎隆之・石島旨章
/佐世保工業高等専門学校　中島賢治
本研究は、ラグビー試合中の危険状態を自動検知する競技安全支援システムの研究開発の一環として進めているものである。本稿では、特に試合中の激突・衝突等によって衝撃を受け、負傷の可能性が高い転倒状態となった選手の即時自動検出をオクルージョン(遮蔽)の有無に関わらず実現することを試みた。


〔人物認識〕〔認識・検出〕
○AIを用いた複数カメラ間における人物同定システム
/関西大学　田中成典・松村崚平・田中超
近年、街頭や商業施設の防犯カメラから、歩行者の安全管理や行動分析が進められているが、カメラ映像から目視で人物追跡がなされている。そのため、自動で人物を特定する画像処理技術が注目されている。これに関連する多くの研究では、深層距離学習によりカメラ間で人物を同定することを目的としている。しかし、照合元に登録済みの人物を認識する前提であるため、未知の人物を識別できない。そこで、深層学習で得た人物の特徴量の関係性を機械学習で捉えることで、既知の人物の同定、未知の人物の照合元への追加が可能な人物同定システムの開発に取り組んでいる。本稿では、実現場を想定した環境下でのカメラ映像に提案手法を適用したケーススタディを紹介する。


〔ロボットビジョン〕〔入力〕
○深層展開に基づく単一光子検出型撮像方式のための画像再構成手法の検討
/東京理科大学　栗原康佑・乙部航・浜本隆之
/芝浦工業大学　前田慶博
光子単位の感度を有する単一光子検出型イメージセンサ(QIS)を用いた撮像方式のための画像再構成手法を紹介する。提案手法では、深層展開(Deep unfolding)の枠組みに基づき、QISにおける光子観測モデルを援用した深層ニューラルネットワークを構築する。これにより、観測モデルと学習データに基づいた高精度な画像再構成を実現する。


〔認識・検出〕〔画像処理〕
○可視光と赤外光画像の中間特徴融合による物体検出
/室蘭工業大学　笹森渓斗・近藤敏志
/コニカミノルタ㈱　平澤宏祐
近年、自動運転や外観検査、医療など様々な分野において、可視光画像と赤外光画像を組み合わせた深層学習モデルの開発が盛んに行われている。本研究では可視光画像と複数種類の波長の赤外光画像を組み合わせた物体検出モデルを提案し、検出精度などを用いた有効性の検証を行った。


〔自動車〕〔3D関連〕
○ハンドクラフト特徴量による深層学習ベースの三次元物体検出器の性能向上
/九州工業大学　平川絢士
現在、三次元物体検出器の主流は深層学習を用いた手法である。しかし、モデルの検出性能向上には学習データの追加などのコストがかかる。そこで本研究では、ドメイン知識に基づいて設計されたルールベースの特徴量を深層学習モデルの入力層に統合することで、モデルの認識精度を向上させるアプローチを提案する。本稿では、その実験内容と評価結果について報告する。


■話題の製品と技術
○イメージングモジュールに進化したデジタルマイクロスコープ
/AIC-VISION㈱　吉川茂男
Opto社のデジタルマイクロスコープは、これまでにない使い勝手の良さが特長で、コンパクトなイメージングモジュールである。空間周波数(分解能)も最高1,100LP/mmの高精細を実現。医療用やバイオメディカル用途だけではなく、マシンビジョン検査アプリケーションへの活用も期待できる。

○AIビジョンによりTaiga Roboticsの採掘自動化を実現
/Teledyne FLIR Integrated Imaging Solutions
Taiga Roboticsは、過酷な鉱山環境での自動ロッドハンドリングを実現するため、TeledyneのBumblebee Xステレオカメラを採用。高精度な3D視覚とAI統合により、安全かつ効率的な自動化を実現した。


■シリーズ
○イメージングリソースガイド㉘
/エドモンド・オプティクス・ジャパン㈱
ユーザー様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。