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3次元物体認識の現状技術と将来技術

3次元物体認識の現状技術と将来技術

~アマゾンピッキングチャレンジ (現Amazon Robotics Challenge) にみるロボットビジョン技術~
東京都 開催 会場 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

  • 2017年2月10日(金) 11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

 本講義では、3次元物体認識に関する現状技術と将来トレンドを解説します。
 まず最初に、物体認識技術の概要、特に3次元情報を取得するためのセンサ技術と、認識アルゴリズムの考え方を分類・紹介します。その上で、現在主流となっている、3次元局所特徴量を用いた認識技術の基礎と主要な技術を平易に解説いたします。
 さらに、2015年より続いている国際ロボット大会Amazon Picking Challenge (現Amazon Robotics Challenge) の挑戦者としての課題分析とこれまでの取り組みを紹介し、応募チーム共同で開発した技術内容についても述べます。
 最後に、AI技術、機械学習技術との関連を意識しながら、物体認識の将来を展望します。

  1. 3次元物体認識の基礎
    1. 3次元計測手法の概要
    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
    4. アピアランスベースとモデルベース
    5. 物体認識の周辺技術
  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次元特徴量の主要技術
    3. 局所参照座標系の主要技術
    4. 3次元特徴量に関する最新技術
  3. アマゾンピッキングチャレンジ2016に関連するロボットビジョン技術
    1. チャレンジの概要
    2. 課題分析
    3. アプローチ1:物体識別
    4. アプローチ2:姿勢認識
    5. 世界的な技術トレンド
  4. 物体認識技術の将来展望
    1. 物体認識技術の今後
    2. 人工知能・機械学習との関わり

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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