目次
■解説
〔FA〕
○商品画像の多クラス分類問題における少数サンプルドメイン適応/慶應義塾大学/髙橋 遼・青木 義満/パナソニックコネクテッドソリューソンズ社/里 雄二・古山 純子・山岡 めぐみ・田靡 雅基
画像認識技術を用いたスキャンのいらない無人登録レジの実現のため、店舗の撮影環境の違いを克服するドメイン適応の研究に取り組んだ。商品点数の増加を念頭に置き、本研究ではクラス数の多い画像分類問題における少数サンプルドメイン適応を行うために、メタクラスに着目した新たな手法を提案する。
〔外観検査〕
○DevNetを用いた少数の異常データで学習する自動外観検査システムの検討/(地独)大阪産業技術研究所/北口 勝久
ディープラーニングを外観検査に用いる場合、異常データの収集コストが問題になる。この問題を解決するため、少量の異常データを用いて異常検出を行うDevNetを、自動外観検査へ適用することを検討した。適用した異常検出モデルに対して、模擬データを用いた実験を行ったので紹介する。
〔認識・検出〕
○畳み込みニューラルネットワークの研究動向/中部大学/山下 隆義
2012年の画像認識コンペティション(ILSVRC)でAlexNetが優勝して以降、毎年のように新たな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のモデルが提案され、認識精度が大きく向上してきた。そして、CNNは画像認識だけではなく、セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されている。本稿では、AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに、近年提案されている様々なCNNの改良手法や正則化手法について解説する。
○視覚的顕著性を考慮したCNNに基づく写真の審美的品質推定/岡山県立大学/滝本 裕則・大森 史耶・泉水 長門・山内 仁・金川 明弘
写真の審美的品質評価とは、人が感覚的に写真を好むかどうかを定量化したものである。本稿では、視覚的顕著性に基づく高次の知覚情報を考慮した、two-streamCNNによる写真の審美的品質推定法を紹介する。大域的な視覚特徴のみを用いた既存法との比較により、視覚的顕著性特徴の有効性を確認した。
〔解析・計測〕
○身体の構造的特徴と機械学習を用いた画像からの作業負荷推定/中央大学/多加谷 一輝・西濵 里英・中村 太郎/トヨタ自動車㈱/山中 正雄
身体の構造的特徴を入力とした機械学習により、作業者の画像のみから作業負荷を自動で推定する手法を考案した。本手法を用いることにより、画像に作業者の身体関節位置がすべて写っていない場合でも、高精度で推定できることを示した。
〔基礎研究〕
○ライトフィールドカメラを用いた動的計画法に基づく視差推定/鳥取大学/三柴 数
本稿では、ライトフィールドカメラにおける視差推定において、視差計算に用いる評価関数の最小化に動的計画法を用いる手法を紹介する。現段階では、マッチングコストと視差の連続性のみが評価関数で考慮されているが、将来的にはオクルージョンも考慮した評価関数を構築することで、精度の高い推定が可能になることが期待されている。
〔入力〕
○マシンビジョンへの活用が進むマルチスペクトル・イメージング(後編)/㈱ジェイエイアイコーポレーション/Rich Dickerson・倉田 梓
マルチスペクトル・イメージングのさまざまな手法を振り返りながら、産業用途のマシンビジョン・システムに求められるマルチスペクトル・カメラの要件を解説し、またスペクトルイメージングの将来について考察している。
■特集:溶接の品質向上に貢献する可視化技術・画像処理技術
○溶接溶融池の可視化技術および品質向上のための適応制御技術/埼玉大学/山根 敏
CCDカメラあるいはCMOSカメラを用いて溶接溶融池を観察するのに適した干渉フィルタについて検討した。これにより、溶融池を明瞭に撮影した。この画像をリアルタイム処理し、深層学習により、ギャップに適応した溶接条件の制御を行った。
○製造加工分野におけるディープラーニング技術の応用/電気通信大学/曽我部 東馬
製造業界の中でも特に、品質検査、故障診断と欠陥予知という三つの分野における最新鋭のディープラーニング技術について、応用事例を取りあげながら、解析手法の原理、解析プロセスの詳細、そして検証結果を紹介する。
○溶融池モニタリング技術を用いたアーク溶接における溶落ち発生の予測に関する研究/大阪大学/野村 和史・松村 匠・浅井 知
ロボット溶接においては、熱ひずみや部材精度により生じる母材間ギャップ等の外乱の影響で発生する過大溶込み、溶落ちの発生が溶接品質や生産効率向上の妨げになっている。本研究では、溶接中の溶融池をモニタリングし、その画像から溶融池幅、溶融面高さ等の特徴量を画像解析により抽出し、溶落ちの予兆となる溶融池パラメータの発見を試みた。
○Vision Research社 PhantomハイスピードCoaXPressカメラ/AIC-VISION㈱/吉川 茂男
VisionResearch社製Phantomブランドのハイスピードカメラの世界を紹介する。CoaXPress(CXP6)インターフェースの採用で、高速伝送が実現したことにより、インライン検査、マシンビジョン用途に活用することができるようになった。
○溶接現象の解明のためのハイスピードカメラによる可視化と解析/㈱ナックイメージテクノロジー/藤井 慎二
溶接現象の解明のためには、ハイスピードカメラによる可視化計測はあらゆる用途に活用でき、最近では温度解析やスパッタ数の自動カウント、溶接前後における部材のひずみ・変位計測など、多岐にわたる解析が行われている。本稿では、ハイスピードカメラによる可視化の重要性と解析について紹介する。
○溶接可視化の三大テーマ/㈱フォトロン 林田 直之
溶接分野からの要望として多い三つの事例(溶接可視化の三大テーマ)である「溶接現象の可視化」「溶接条件の最適化」「溶融部分の温度解析」について、使用機材を含めて解決をする。
○画像解析による野菜等の「おいしさの見える化」技術の構築/マクタアメニティ㈱/幕田 武広
非破壊画像分析によって野菜等の「食味」を測定して生産・流通・消費者等に品質情報を提供する技術開発及び事業化を行った。味覚解析はサイバー空間(クラウド)のAIで行われ、通常のモバイル端末で世界のどこからでも利用可能なIoT技術である。
○より迅速で正確な検査工程の自動化をディープラーニングが実現/コグネックス㈱/川田 正之
ディープラーニングに対応したIn-SightD900スマートカメラが、ルールベースと実例ベースの連携で、これまで困難であった検査工程の自動化を迅速に実現させる優れた操作性と特化された機能、展開までの速さが現場の課題を解決し自動化を促進する所以を紹介する。
■シリーズ
○V-ISARイメージング-4~映像情報の新時代を拓く~/マシンビジョンライティング㈱/増村 茂樹
■製品ガイド:最新!高速度カメラと関連製品
IDTジャパン㈱/㈱アド・サイエンス/㈱アルゴ/AIC-VISION㈱/㈱エクスビジョン/㈱キーエンス/㈱島津製作所/㈱ディテクト//㈱テクノスコープ/㈱デジモ/㈱ナックイメージテクノロジー/日本ピー・アイ㈱/㈱フォトロン/ブレインビジョン㈱
〔FA〕
○商品画像の多クラス分類問題における少数サンプルドメイン適応/慶應義塾大学/髙橋 遼・青木 義満/パナソニックコネクテッドソリューソンズ社/里 雄二・古山 純子・山岡 めぐみ・田靡 雅基
画像認識技術を用いたスキャンのいらない無人登録レジの実現のため、店舗の撮影環境の違いを克服するドメイン適応の研究に取り組んだ。商品点数の増加を念頭に置き、本研究ではクラス数の多い画像分類問題における少数サンプルドメイン適応を行うために、メタクラスに着目した新たな手法を提案する。
〔外観検査〕
○DevNetを用いた少数の異常データで学習する自動外観検査システムの検討/(地独)大阪産業技術研究所/北口 勝久
ディープラーニングを外観検査に用いる場合、異常データの収集コストが問題になる。この問題を解決するため、少量の異常データを用いて異常検出を行うDevNetを、自動外観検査へ適用することを検討した。適用した異常検出モデルに対して、模擬データを用いた実験を行ったので紹介する。
〔認識・検出〕
○畳み込みニューラルネットワークの研究動向/中部大学/山下 隆義
2012年の画像認識コンペティション(ILSVRC)でAlexNetが優勝して以降、毎年のように新たな畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のモデルが提案され、認識精度が大きく向上してきた。そして、CNNは画像認識だけではなく、セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されている。本稿では、AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに、近年提案されている様々なCNNの改良手法や正則化手法について解説する。
○視覚的顕著性を考慮したCNNに基づく写真の審美的品質推定/岡山県立大学/滝本 裕則・大森 史耶・泉水 長門・山内 仁・金川 明弘
写真の審美的品質評価とは、人が感覚的に写真を好むかどうかを定量化したものである。本稿では、視覚的顕著性に基づく高次の知覚情報を考慮した、two-streamCNNによる写真の審美的品質推定法を紹介する。大域的な視覚特徴のみを用いた既存法との比較により、視覚的顕著性特徴の有効性を確認した。
〔解析・計測〕
○身体の構造的特徴と機械学習を用いた画像からの作業負荷推定/中央大学/多加谷 一輝・西濵 里英・中村 太郎/トヨタ自動車㈱/山中 正雄
身体の構造的特徴を入力とした機械学習により、作業者の画像のみから作業負荷を自動で推定する手法を考案した。本手法を用いることにより、画像に作業者の身体関節位置がすべて写っていない場合でも、高精度で推定できることを示した。
〔基礎研究〕
○ライトフィールドカメラを用いた動的計画法に基づく視差推定/鳥取大学/三柴 数
本稿では、ライトフィールドカメラにおける視差推定において、視差計算に用いる評価関数の最小化に動的計画法を用いる手法を紹介する。現段階では、マッチングコストと視差の連続性のみが評価関数で考慮されているが、将来的にはオクルージョンも考慮した評価関数を構築することで、精度の高い推定が可能になることが期待されている。
〔入力〕
○マシンビジョンへの活用が進むマルチスペクトル・イメージング(後編)/㈱ジェイエイアイコーポレーション/Rich Dickerson・倉田 梓
マルチスペクトル・イメージングのさまざまな手法を振り返りながら、産業用途のマシンビジョン・システムに求められるマルチスペクトル・カメラの要件を解説し、またスペクトルイメージングの将来について考察している。
■特集:溶接の品質向上に貢献する可視化技術・画像処理技術
○溶接溶融池の可視化技術および品質向上のための適応制御技術/埼玉大学/山根 敏
CCDカメラあるいはCMOSカメラを用いて溶接溶融池を観察するのに適した干渉フィルタについて検討した。これにより、溶融池を明瞭に撮影した。この画像をリアルタイム処理し、深層学習により、ギャップに適応した溶接条件の制御を行った。
○製造加工分野におけるディープラーニング技術の応用/電気通信大学/曽我部 東馬
製造業界の中でも特に、品質検査、故障診断と欠陥予知という三つの分野における最新鋭のディープラーニング技術について、応用事例を取りあげながら、解析手法の原理、解析プロセスの詳細、そして検証結果を紹介する。
○溶融池モニタリング技術を用いたアーク溶接における溶落ち発生の予測に関する研究/大阪大学/野村 和史・松村 匠・浅井 知
ロボット溶接においては、熱ひずみや部材精度により生じる母材間ギャップ等の外乱の影響で発生する過大溶込み、溶落ちの発生が溶接品質や生産効率向上の妨げになっている。本研究では、溶接中の溶融池をモニタリングし、その画像から溶融池幅、溶融面高さ等の特徴量を画像解析により抽出し、溶落ちの予兆となる溶融池パラメータの発見を試みた。
○Vision Research社 PhantomハイスピードCoaXPressカメラ/AIC-VISION㈱/吉川 茂男
VisionResearch社製Phantomブランドのハイスピードカメラの世界を紹介する。CoaXPress(CXP6)インターフェースの採用で、高速伝送が実現したことにより、インライン検査、マシンビジョン用途に活用することができるようになった。
○溶接現象の解明のためのハイスピードカメラによる可視化と解析/㈱ナックイメージテクノロジー/藤井 慎二
溶接現象の解明のためには、ハイスピードカメラによる可視化計測はあらゆる用途に活用でき、最近では温度解析やスパッタ数の自動カウント、溶接前後における部材のひずみ・変位計測など、多岐にわたる解析が行われている。本稿では、ハイスピードカメラによる可視化の重要性と解析について紹介する。
○溶接可視化の三大テーマ/㈱フォトロン 林田 直之
溶接分野からの要望として多い三つの事例(溶接可視化の三大テーマ)である「溶接現象の可視化」「溶接条件の最適化」「溶融部分の温度解析」について、使用機材を含めて解決をする。
○画像解析による野菜等の「おいしさの見える化」技術の構築/マクタアメニティ㈱/幕田 武広
非破壊画像分析によって野菜等の「食味」を測定して生産・流通・消費者等に品質情報を提供する技術開発及び事業化を行った。味覚解析はサイバー空間(クラウド)のAIで行われ、通常のモバイル端末で世界のどこからでも利用可能なIoT技術である。
○より迅速で正確な検査工程の自動化をディープラーニングが実現/コグネックス㈱/川田 正之
ディープラーニングに対応したIn-SightD900スマートカメラが、ルールベースと実例ベースの連携で、これまで困難であった検査工程の自動化を迅速に実現させる優れた操作性と特化された機能、展開までの速さが現場の課題を解決し自動化を促進する所以を紹介する。
■シリーズ
○V-ISARイメージング-4~映像情報の新時代を拓く~/マシンビジョンライティング㈱/増村 茂樹
■製品ガイド:最新!高速度カメラと関連製品
IDTジャパン㈱/㈱アド・サイエンス/㈱アルゴ/AIC-VISION㈱/㈱エクスビジョン/㈱キーエンス/㈱島津製作所/㈱ディテクト//㈱テクノスコープ/㈱デジモ/㈱ナックイメージテクノロジー/日本ピー・アイ㈱/㈱フォトロン/ブレインビジョン㈱
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