ロボットビジョン セミナー

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ロボットビジョン セミナー

知能ロボットの中心技術「ロボットビジョン(視覚)」の最新動向を解説!
動画を用い、初心者の方にもわかりやすくご説明します。

AI時代のロボットビジョン技術の基礎と応用

〜生産・物流・家庭における知能ロボット〜

講師

中京大学 工学部 機械システム工学科
工学部長・教授 博士(工学) 橋本 学 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

1987年 大阪大学大学院工学研究科 修了
同年 三菱電機株式会社入社.生産技術研究所,産業システム研究所,
先端技術総合研究所にて,画像認識,ロボットビジョン,知能センシングに関する研究開発に従事.
2008年 中京大学 情報理工学部 教授
現在,工学部 機械システム工学科 教授
2017年より 工学部長

【専門】ロボットビジョン,画像センシング,3次元物体認識,ヒューマンセンシング

【本テーマ関連学協会での活動】画像センシング研究会 組織委員

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

2019年5月16日 ディープラーニングによる画像認識とその応用〜自動運転のための技術と実装方法〜
2019年5月24日 「MEMSとLSIの融合 最新技術動向」〜人を支援し人の代替作業を担う次世代ロボットのための触覚センサシステムとエッジヘビーセンシングへの展開〜

日時・会場・受講料

●日時 2019年5月17日(金) 12:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階G会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■はじめに
本セミナーでは,知能ロボットの中心的な技術であるロボットビジョン(視覚)に関して,基礎と応用を解説します.まず最初に,3次元計測センサの分類や特徴を整理し,物体認識アルゴリズムの概要について説明いたします.次に,物体認識の基本となる技術である「3次元特徴量」を主題に,過去の研究系譜を俯瞰するとともに,最新の研究事例についても解説します.この分野のスタンダードともいえるSHOTやFPFHなどの特徴量をタイプ別に整理して紹介し,実際の特徴量利用において必須である局所参照座標系(LRF)についても,主要技術を解説します.次に,これらの技術の実用例として,国際的なロボットコンテストであるAmazon Robotics Challengeや,WRS(World Robot Summit)への出場経験をもとに,現実の課題と取り組み事例を紹介します.最後に,特に家庭における生活支援ロボットへの適用を想定して,一般物体認識や「機能」認識などの最新の研究事例を述べ,未来を展望します.講義では,実際のロボットの動作場面などの動画などのビジュアルコンテンツを多用し,初心者の方にもわかりやすい解説をおこないます.

■受講対象
知能ロボット,AI,IoT,3次元物体認識,ロボットピッキング,ポイントクラウドデータ処理,に興味を
持っている初心者のエンジニア,および既に関連業務に取り組んでおられるベテランエンジニアの方を想定しています.

■必要な予備知識
本講座は初心者にもわかりやすい内容になっていますが,
画像処理,ポイントクラウドデータ処理について,概括的な知識があると,より一層理解が深まります.

■本セミナーに参加して修得できること
3次元センサの原理と特徴,物体認識技術の概要,
3次元特徴量の概観と最新技術,局所参照座標系の概観,
ポイントクラウドデータ利用の最新研究事例に関する基礎知識が修得できます.

セミナー内容

1.人工知能(AI)技術の動向
  1-1 AIに関する話題
  1-2 機械学習の基礎
  1-3 ロボット知覚技術とAI

2.3次元物体認識の基礎
  2-1 3次元計測センサの種類と特徴
  2-2 物体認識アルゴリズムの概要
  2-3 キーポイントベース物体認識の概要
  2-4 3次元特徴量・局所参照座標系の主要技術
  2-5 3次元特徴量に関する最新技術

3.国際的な知能ロボット大会への参画
  3-1 Amazon Robotics Challenge(ARC)の概要
  3-2 第1回大会における課題と教訓
  3-3 第2回大会における課題と教訓
  3-4 第3回大会における課題と教訓
  3-5 ARC後の挑戦 〜WRSにおけるコンビニロボット開発〜

4.実用化のための新技術
  4-1 ビジョンとロボットを円滑につなぐための必須技術
  4-2 「物体」認識から「機能」認識へ

セミナー番号:AC190536

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