AI時代の3次元物体認識の基礎と応用【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師

橋本 学 氏

開催場所 未定
定員 未定
受講費 未定

~生産・物流・生活支援ロボットに適用できる物体認識技術~

 

AI時代の3次元物体認識の基礎と応用

 

【提携セミナー】

主催:株式会社R&D支援センター

 


 

近年,3次元センサや人工知能(AI)の急激な普及により,さまざまな分野,特に生産,物流,家庭の3分野で,3次元対象物体を認識するロボットビジョン技術が注目を集めている.なかでも,ポイントクラウドデータ(3次元点群データ)をもとに,物体の位置や姿勢を認識したり,対象の種類を識別するためのモデルベース手法のキーとなる3次元特徴量の発展はめざましい.

 

一方,現状の3次元センサの性能は汎用性が十分とはいえず,光沢物体,小型物体など,データ化しにくい対象物も少なくないことから,3次元認識ではなく,2次元認識技術を適用すべき事案もあり,近年では実用的ロボットの開発に当たって,2次元認識の注目度も高まっている.

 

そこで本講習会では,2次元認識と3次元認識の両方について,基礎と応用をわかりやすく解説する.2次元画像処理については,パターン検出を中心として,特徴量マッチングと画素ベース物体検出を概説し,最新技術についても紹介する.また3次元認識については,センサの基本原理の解説にはじまり,市販されているセンサの特徴や性能比較,さらに,3次元物体認識の基本原理,3次元特徴量の基礎について解説する.また,具体的な応用事例として,たとえば生産ラインにおけるロボットピッキングや,当研究室が出場したAmazon物流ロボット競技大会,World Robot Summitコンビニロボット大会にも用いられた技術,さらには家庭内での人物認識や生活支援ロボットに関する最新の研究事例についても解説する.

 

この講習会では,単に原理を説明するのみならず,各種事例や実際の計測データ例をまじえながら,エンジニアリングの観点から実際に使える技術を念頭に,同分野の全体像を1日で把握していただけるように構成している.

 

◆ 持参物

受講にはWindowsPCを推奨しております。
タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。

 

◆ 受講対象・レベル

ロボットシステム,メカトロニクスシステム,FA・生産システム,物流システム,生活支援ロボット,そのほか健康・介護,医用システム,自動車・交通システムの開発に関わる方.

 

◆ 習得できる知識

修得できる知識および技術としては,3次元センサの概要と原理,物体認識の概要と原理,モデルベース認識技術,3次元特徴量の知識,さらにこれら3次元センシング技術を実際の産業用システムに適用するためのさまざまなノウハウなどがある.

 

◆ キーワード

  • 三次元,画像,物体,認識,人工知能,点群,処理,検出,センサ,研修,講座,セミナー

 

担当講師

中京大学 大学院 工学研究科 工学部長 教授 博士(工学) 橋本 学 氏

 

セミナープログラム(予定)

1.イントロダクション
1-1 AIとその産業応用
1-2 Deep Learning を用いた画像処理の動向と課題

 

2.2次元画像認識の基礎技術・新技術
2-1 画像パターン検出技術の分類と概要
2-2 特徴量ベースの物体検出(代表例:SIFTマッチング)
2-3 画素ベースの物体検出(代表例:テンプレートマッチングとその周辺)
2-4 新技術:画素削減型テンプレートマッチング(CPTM)とその周辺

 

3.3次元画像認識の基礎技術・新技術
3-1 3次元センサの概要と実例(パッシブ法・アクティブ法)
3-2 3次元物体認識の概要
3-3 基礎技術:3次元局所特徴量の基礎
3-4 新技術:モデルレス把持位置推定
3-5 展望:AI・ロボットの最近の動向

 

4.生産・物流・生活分野におけるAIによるロボット知能化研究の実例
4-1 生産分野:熟練作業の分析システム
4-2 物流分野:知能ロボット開発 ~国際ロボット大会への参画を通じて~
4-3 生活分野:対象物の「機能」認識

 

5.まとめ・AI・ロボット新時代にむけた課題の整理と展望

 

【質疑応答】

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

  • 資料付
  • セミナー資料は事前にお送りいたします。
  • 講義の録音、録画などの行為や、テキスト資料、講演データの権利者の許可なく複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。

 

お申し込み方法

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