Deep Learning等のAIを利用したロボットビジョンは、工場だけでなく、物流拠点から一般家庭まで、幅広い分野で実用化され、あるいは今後の普及が強く期待されています。
　本セミナーでは、主に3次元データ処理を前提に、物体認識を利用した知能ロボットに関係する主要技術について、課題を整理し、基本技術および最新技術を紹介します。特に、2017年7月に名古屋で開催されたAmazon Robotics Challengeや、12月に開催されたWRS (World Robot Summit) コンビニエンスタスクにおいて上位入賞を実現した、3次元物体認識に関する実用技術の内容を紹介します。さらに、新しいビジネスターゲットとして期待されている生活支援ロボットを例に、対象物の種類や位置姿勢を認識するための基本的な実用レベル技術に加え、その結果を円滑にロボット動作につなげるための新技術についても紹介します。
　また、本セミナーでは、Deep Learningを生産ラインで実応用するための将来技術として、カメラ・センサの統計モデルに即した学習用画像生成技術や、中間層分析結果の効果的な利用法など、Deep Learningをこれまでとは少し異なる視点で俯瞰した技術についても紹介いたします。

1. ロボットビジョン技術の基礎
   1. 3次元センサの概要
   2. センサ主要技術と実センサ事例
   3. 物体認識アルゴリズムの概要
2. 3次元局所特徴量を用いた物体認識技術
   1. キーポイントベース物体認識の概要
   2. 3次元特徴量
   3. 局所参照座標系
   4. 特徴量ベース物体認識の最新技術
3. 知能ロボット国際大会で活躍した最先端技術
   1. Amazon Robotics Challenge (世界3位) への3年間の挑戦
   2. WRS:World Robot Summit (トライアル大会優勝) 関連技術
4. ロボットビジョンの先導的技術とその周辺
   1. 生活支援ロボットのためのビジョン技術～物体認識から機能認識へ～
   2. ロボットへの熟練技能の転移
   3. DeepLearning利用の最新事例
      • DeepLearning中間層分析に基づく画像パターンマッチング
      • DeepLearningのための高リアリティ学習用画像の合成手法
   4. その他の開発事例 (多数準備しています。受講者様のご希望に応じて解説いたします。)
5. AI・ロボット新時代にむけた課題の整理と展望