3次元画像認識 - [PDF]最新三次元画像処理技術
2017 02 16 また、検索精度を保つために1つの物体に対して100枚程度の画像を予めデータベースとして登録する必要があり、そのコストの負担が大きいという課題などあり、3次元物体の認識を活用したサービスの普及の障壁となっていました。 『3次元物体認識』 3次元ビジョン研究室 画像処理 ビンピッキングシステム 組立作業の完全自動化技術として製品化 (三次元メディア社) • 06年度~09年度 『ビンピッキングシステム』 対応付けして 3次元形状を認識 3次元カメラで実現する検査 パターンプロジェクションによる3次元形状の取得により 高さ情報を活用した画像処理を実現します。 2次元カメラでは、照明条件を駆使しても検出できなかった緩やかな 凹凸も高さ情報を用いることで検査が可能となります。
1 MIL Machine Intelligence Lab 3D物体認識と 弱教師付き学習 2017 06 18 10 30 – 12 00 知能情報論 原田研究室 助教 金崎朝子 物体認識の対象とするデータ 色なし 色あり 2次元 2 5次元 3次元 線画 距離データ 形状データ RGB画像 特長 ①多機能3次元画像処理による距離計測、物体認識、形状モデル作成、運動追跡等を装備 ②各種視覚センサとの組合せステレオ式による2眼、3眼CCDカメラ、CMOSカメラ、赤外線サーマルカメラ、X線カメラ等の組合せが可能 ③高精度、高速処理高 課題と解決手段 3 次元物体識別技術の課題を出願件数からみると、識別精度の向上が全体の 40%、画像入力精度の向上が 22%、認識の高速化、使い勝手の向上と続く。こ れらを出願の年次推移でみると、97 年以降画像入力精度向上、使い勝手の向上 コアコンピタンスであるセンシング技術や、注目技術の3次元距離画像センシング、人追跡技術、調光技術、画像ひずみ補正技術 の特定形状やジェスチャーといった認識が可能; 特定の検出領域を、空間上に3次元的なバーチャルエリアを設定することが可能
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