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原理が簡単で機器への実装が容易なパターンマッチング法
特許第4815592号特許第4892687号特許第4982754号
九州工業大学大学院工学研究院先端機能システム工学研究系
准教授 脇迫 仁
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カメラ画像の中から目的とする物体を見つける画像処理技術
モデル
パターンマッチング
シーン
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①テンプレートマッチング
②エッジベースの幾何形状マッチング
市販の画像処理装置に必ず搭載された機能であり、二つの主な手法がある。
現状技術
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従来技術の課題と本技術の特長• 市販の画像処理装置は、処理内容がブラックボックス。トラブったときの調整が難しく、他の機器への組み込みが難しい。
• 本技術は、処理が分かりやすく実装が簡単で様々な装置への組み込みが容易。
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投票方式によるエッジベースのマッチング
エッジの位置情報に関して投票
モデル
シーン
エッジ画像
エッジ画像
本技術の手法
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A1(1,0)
A2(0,3) A3(2,3) B1(8,4)
B2(7,7) B3(0,7)
C1(3,6)
C2(3,8) C3(5,8)
C4(5,6)
A1 A2 A3
B1
B2
B3
C1
C2
C3
C4
(7,4)
(6,7)
(6,1)(8,1)
(7,4)
(9,4)
(3,3)
(3,5)
(5,5)
(5,3)
(5,4)
(7,4)
(1,3)
(1,5)
(3,5)
(3,3)
(8,7)
(2,6)
(2,8)
(4,8)
(4,6)
投票処理により平行移動量を求める。
各点からの偏差
偏差の頻度を求める。
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応用事例の紹介
➢マルチコアCPUによる並列処理
➢FPGAへの搭載
➢スマートセンサへの搭載
➢移動ロボットでの車庫入れ、地図生成
➢3Dセンサでの平面ワークの検出
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マルチコアCPUによる並列処理
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マルチコアCPUによる並列処理
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ハードウェア記述言語(HDL)で記述
FPGAへの搭載
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東芝テリーのスマートセンサ(SPS02)への実装。
スマートセンサへの搭載
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移動ロボット用センサへの搭載
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➢アルゴリズムが分かりやすい
➢回転、重なり、任意の形状に対応可
➢データの一部が欠けたり、不連続でも対応可
➢距離データにも対応可
本技術の特長
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課題と企業への期待
➢ 高速化のための工夫(FPGA?)
➢ 採用したいアプリケーションがありまし
たら、共同での開発を希望します。
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主な産学連携の経歴
2005年-2011年 安川電機と共同研究実施
2007年-2008年 三井ハイテック等と共同研究実施
2008年-2009年 上野精機と共同研究実施
2009年-2009年 ソリトンシステムズと共同研究実施
2013年-2014年 東芝テリーと共同研究実施
2013年-2017年 ICS SAKABEと共同研究実施
2013年-2017年 九州大栄工業と共同研究実施
2016年-2017年 熊本精研工業と共同研究実施
2010年-2017年 プラテクノマテリアルズ等と共同研究実施