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3次元点群データを用いたセンシング技術の基礎と応用

3次元点群データを用いたセンシング技術の基礎と応用

~現場ですぐに使える3次元物体認識アルゴリズム~
東京都 開催

概要

本セミナーでは、3次元センサ、物体認識、3次元特徴量の基礎から解説し、具体的な応用事例として、生産ラインにおけるロボットピッキングに関する事例や、人物認識における3次元情報の利用例について解説いたします。

開催日

  • 2016年10月19日(水) 10時00分 17時00分

受講対象者

  • 3次元点群処理に関連する技術者
    • ロボットシステム
    • メカトロニクスシステム
    • FAシステム
    • 医療系システム
    • 自動車
    • 生産技術や生産システムの高度化

修得知識

  • 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次元特徴量の詳細な知識
  • 局所参照座標系の詳細な知識
  • 3次元特徴量を実際の物体認識や人物認識に適用するための手法、ノウハウ

プログラム

  1. 3次元計測センサの基礎
    1. 3次元計測センサの概要
    2. パッシブ法の概要と主要技術
    3. アクティブ法の概要と主要技術
    4. 市販センサと点群のデータ構造
  2. 3次元物体認識の基礎
    1. アピアランスベース物体認識
    2. モデルベース物体認識
    3. 高精度位置合わせICPアルゴリズム
  3. 3次元特徴量と局所参照座標系
    1. 3次元特徴量の基礎
    2. キーポイント周りの情報記述
    3. 複数点間の関係記述
    4. ベクトルペア特徴量
    5. CCDoN特徴量
    6. 局所参照座標系 (LRF) の意味と分類
    7. 高性能LRFの提案 (DPN)
    8. その他の関連技術
  4. 3次元点群データを用いたセンシングの最新研究事例
    1. 可観測性を考慮した物体認識
    2. 3次元的な起伏が少ない物体への対応 (GRF)
    3. 点群密度の変化への対応 (RPD特徴量)
    4. SHORT: 点群の空間占有率とマルチスケールシェルを用いた高速3D物体認識
    5. 疑似3次元情報の利用 (Multi Flash Imaging)
    6. 手持ち物体のモデリング
    7. 人物動線認識とロボット安全システム
    8. 作業動作の認識と自動記述
    9. 3Dモデルを利用した手指認識
    10. 日常生活における非定常行動認識
    11. 3D-CG技術の物体認識への応用
    12. Amazon Picking Challenge
    13. 3次元特徴量の新展開
      • モデル検索
      • 感性センシング
      • 一般物体認識
    14. その他の話題

講師

  • 橋本 学
    中京大学 工学部 機械システム工学科
    教授

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 50,760円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

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