〜 ロボットビジョンのセンサとビジョン技術、統計的機械学習手法、自己位置推定・検出・追跡・姿勢認識への応用 〜
- IoTや生産システムなどにおけるロボット活用のため、「視覚機能」に焦点を当てて解説する講座!
- ビジョン技術の基礎を身につけ、ロボットビジョン分野の各種手法とロボットシステムへの導入事例について学び、生産・検査・搬送などの自動化に活かそう!
〜 ロボットビジョンのセンサとビジョン技術、統計的機械学習手法、自己位置推定・検出・追跡・姿勢認識への応用 〜
有益な仕事をする自動機械(ロボット)について、特に「視覚機能」に焦点を当てた解説をおこないます。そのようなロボットには、ロボット自身が現在どこにいるかを知る機能や、追跡したい対象を見つける機能、操作したい物体がどう置かれているかを知る機能などを目的に応じて与える必要があります。そして、それらの機能のデザインは、どのようなセンサが利用できるか・利用したいのかなどによって変わります。
本講義では、カメラ・レーザ距離計・三次元距離画像センサを利用することを前提とした自己位置推定技術・物体検出技術・物体姿勢認識技術を解説します。また、それぞれの技術をどのように選択すればよいか、それらをどのようにつなぎ合わせることができるか、それによってどのような効果が見込まれるかについても、事例を通して解説します。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | 電気・機械・メカトロ・設備、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 | ・製造工程、検査工程や物流工程の一部(部品搬送や物体ハンドリングなど)を自動化することを検討しており、そのために、どのようなセンシング技術・視覚情報処理技術を導入すればよいかを知りたい方 ・生産や物流に限らず、ロボットビジョン・視覚情報処理に関する要素技術とその適切な組み合わせの方法を知りたい方 |
予備知識 | ・高校卒業〜大学初年度の行列計算、確率、微分積分の知識 |
修得知識 | ・ロボットビジョンの基礎、画像処理の基礎 ・ロボットビジョンの分野で用いられる統計的機械学習や深層学習の手法 ・自律型ロボットのシステムインテグレーションに関する事例的知識 |
プログラム |
1.ロボットビジョンにおけるセンサ
(1).カメラと画像
(2).レーザー距離計
(3).三次元距離画像センサ
2.ビジョン技術の基礎
(1).確率(ベイズの定理を中心に)
(2).センサデータのフィルタリング
(3).特徴量記述
(4).マッチング
(5).畳み込みニューラルネットワーク
3.自己位置の推定への応用
(1).座標変換
(2).自己位置の表現
(3).センサデータの重ね合わせ
(4).視覚情報処理とオドメトリ等の連携
4.物体の検出と追跡への応用
(1).ロボットにおける問題設定
(2).テンプレートを利用する方法
(3).特徴量を利用する方法
(4).end−to−endの方法
5.物体の姿勢認識への応用
(1).ロボットにおける問題設定
(2).3次元物体認識技術
a.幾何モデルベースの方法
b.アピアランスベースの方法
6.事例紹介・まとめ
製造現場、家庭環境、街中などでの動作事例を紹介します。また、視覚情報処理を伴うロボットシステムの構成法(ROSの利用法を含む)なども解説します。 |
キーワード | ビジョンセンサ ベイズ推定 センサデータ フィルタリング 特徴量記述 マッチング 畳み込みニューラルネットワーク 座標変換 自己位置 end−to−end 機械学習 深層学習 物体検出 物体認識 画像認識 自動搬送 AGV 自動検査 物体ハンドリング IoT |
タグ | 画像認識、ロボット |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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