■解説
〔外観検査〕〔実装技術〕
○自律型外観検査システム＆ソリューション/日立金属㈱/西 雄一
外観検査工程は、省力だけでなく品質保証や品質の安定化のためにも自動化が必要である。日立金属㈱では、人の目視検査を模したシステムを独自開発している。複雑なワーク表面でもくまなく撮像できる動作生成技術を構築し、画像の検査判定にはAIを採用している。

〔インフラ整備〕〔解析・計測〕
○航空レーザ計測結果と高精細衛星画像による地形データおよびオルソ画像の比較結果の紹介/（国研）土木研究所/梶山 敦司・矢島 良紀・浅井 健一
近年、衛星により撮影された画像により作成された地形データおよびオルソ画像の品質が向上しており、有効活用されている。本稿では、衛星により撮影された画像から作成された地形データおよびオルソ画像と航空レーザ計測結果を比較した結果を紹介する。

〔ロボットビジョン〕〔認識・検出〕
○合成データを用いた動画像ドメイン適応による動作分類/お茶の水女子大学/礒井 葉那・小口 正人／国立情報学研究所/竹房 あつ子/（国研）産業技術総合研究所/中田 秀基
近年のディープニューラルネットワークの進歩に伴う学習データ不足の問題について様々な議論が行われている。本稿ではコンピュータで人工的に生成されるデータである合成データを学習に用いることを提案し、ドメイン適応を行う学習で実データの動画像動作分類を試みる。

〔製品開発支援 画像処理〕
○仮想周辺機器を備えた高位合成画像処理ハードウェア向け汎用検証環境/九州工業大学/山脇 彰・庄嶋 篤
画像処理ハードウェアの開発では、設計の負荷削減に加えて実機による試作検証が高性能・省電力・高信頼な製品の提供に重要である。我々はそのような試作検証を迅速かつ容易に実施できる検証環境を開発しており、その概要と実際に行った試作検証の様子を示す。

〔生活支援〕〔AR・VR〕
○空間光位相変調器を用いたプロジェクタ画素の動的再配置/大阪大学/寺井 晴香・岩井 大輔・佐藤 宏介
非平面や正対していない平面への映像投影では、面上で投影画素の密度が空間的に不均一となる。この問題に対し、空間光位相変調器を用いて、レーザ走査型プロジェクタから投影された画素の投影方向を調整し、面上で再配置する技術を提案する。

〔スポーツ〕〔AR･VR〕
○アスリートへの憑依体験VRコンテンツの制作 早稲田大学/伴地 芳啓
VRを用いて、アスリートへの“憑依体験”を意図したコンテンツを制作した。具体的には、試合中のフェンシング選手の生体データを取得し、VRコンテンツへの情報付加を試みた。視覚情報として主観的な視界変化・視線及び前腕動作を、聴覚情報として心拍音を提示した。

〔スポーツ〕〔解析・計測〕
○スポーツ観戦におけるTV・VR視聴時の客観的満足度に関する研究/九州産業大学/萩原 悟一
スポーツ観戦の現場ではこれまで、満足度の検証はアンケートなどの主観的評価が主であった。そこで、本稿では人々の満足度を脳波から推定する方法を提案し、TVおよびVR でのスポーツ観戦中の事例を紹介する。

〔エンタテインメント〕〔画像処理〕
○マルチCNNsによる画像評価に基づくGANs出力画像フィルタリング/室蘭工業大学・滋賀県立大学/服部 峻／室蘭工業大学/相場 築
近年、画像生成技術のGANsが注目されているが、出力画像の質が必ずしも安定しない。そこで本稿では、「ぼやけ度合い」「対象の物体認識度合い」「ユーザ希望の反映度合い」に基づくマルチCNNsによって画像評価し、ユーザが希望する質の高い画像を効率良く画像フィルタリングする技術を紹介する。

〔メディカル〕〔認識・検出〕
○事前知識に基づく食事領域抽出の改良 大阪電気通信大学/二神 拓也・早坂 昇
食事管理を効率化するために、食事内容を自動解析・記録する画像認識技術が広く研究されている。食事認識の高精度化に向けて、画像中の食事を含まない背景領域を除去し、食事領域のみを抽出する技術の高性能化が求められている。本稿では、著者らが開発した食事領域抽出を解説する。

〔その他〕〔3D〕
○深層学習を用いた視線運動の判別 福井大学/板津 佳希・高田 宗樹
人の視覚情報は、周辺視野と中心視野とに分かれ、脳内にて処理される。一方、映像酔いは、視認方法に依存し、特に周辺視によって誘発されるとする報告がある。そこで本研究では、2D ／ 3D映像を周辺視認または中心視認させたときの視線運動を計測し、深層学習を用いて、これらの視線運動データの判別を行う。その結果、最大95.7%の精度で判別が可能であった。

■話題の製品と技術
○ロボット向け３次元カメラ 東京ロボティクス㈱/岡 弘之
当社が開発したロボット向け３次元カメラ『Torobo Eye SL40』の特徴を紹介する。本製品は、高精度な３次元計測機能を有しながらも、十分に小型・軽量であり、ロボットに搭載して使用するのに非常に適した３次元カメラである。

○Teledyne FLIRのマシンビジョンカメラを活用した、Instrumental社の新しいAI検査プラットフォーム Teledyne FLIR マシンビジョン
元Appleエンジニアによって2015年に設立された製造最適化企業のInstrumentalは、クラウド・ソフトウェア、マシンビジョン検査、人工知能（AI）、電子テスト・データを組み合わせた最適化および検査プラットフォームを開発した。これは、エンジニアが検査ラインの最後に問題を止めるだけでなく、上流でも問題を解決することで無駄を省くことを目指している。