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画像ラボ

画像ラボ

2021年3月号
雑誌
出版社:日本工業出版
発売日: 2021年03月05日
発行間隔: 毎月5日
  • 価格(税込):2,178円   
  • ポイント:10pt
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    • 発送予定時期:ご入金確認後 1~2週間
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    この商品の説明

    画像技術の専門誌

    商品紹介

    本誌画像ラボはFA、OA、HA分野を3本柱として構成し、トピックス記事、連載記事等をとりあげ、わかりやすい文章で、これからこの分野を手がける人達を含めた若手技術者、中堅技術者向けの画像処理技術の専門雑誌です。
    今後の画像処理技術の普及、向上のための啓蒙誌として現場技術者にお役に立てる技術雑誌を基本に編集しております。

    目次

    ■解説
    〔FA 認識・検出〕
    ○カメラを用いた触覚画像センサとその応用/立命館大学/下ノ村 和弘
    カメラを用いた触覚画像センサは、対象物表面の凹凸や硬さなどの触覚情報を、画像あるいは動画像として、高い空間分解能で取得できる。30年以上前から提案されてきた方式であるが、最近、画像解析技術の発展に伴って、研究が活発になっている。本稿では、触覚画像センサの基本的な構造とそのバリエーション、および期待される応用について解説する。

    〔物流 画像処理〕
    ○深度情報を用いた平板状物体表面の破損率推定および傷形状の検討/滋賀県立大学/井口 雅士・酒井 道・宮城 茂幸
    物流において利用されるプラスチックパレットの自動検査を意図した平板状物体表面の破損率推定手法を提案するとともに傷形状の取得可能性について検討を行った。実際に3種類の市販の深度カメラを用いてパレットを模擬した物体を撮影し、そこから推定した破損率の精度比較の結果と微細な傷の痕跡画像を示す。

    〔ロボットビジョン 3D〕
    ○物理ベースビジョンの過去・現在・未来/国立情報学研究所/池畑 諭
    物理的知見による画像生成のモデル化とその逆問題解決に基づく3次元情報の復元を行う物理ベースビジョンに関する過去、現在、未来について紹介する。

    〔ロボットビジョン 認識・検出〕
    ○ワイヤフレームとの同時学習による単一画像からの深度推定/筑波大学/水沼 佑太/東邦大学/数藤 恭子
    近年、単一画像からの機械学習を用いた深度推定手法が多数試みられており、エンコーダデコーダ型のネットワークによりRGB画像と深度のペアを学習する手法などが提案されている。しかしこの手法では十分な精度を得ることが難しく、その要因として三次元構造の情報の不足が考えられる。本稿では、ワイヤフレームとの同時学習によりこれを補い学習する提案手法とその効果を検証する実験結果について紹介する。

    〔セキュリティ 基礎研究〕
    ○画像認識サービスの悪用とその対処法に関する基礎検討/大阪大学/中村 和晃・新田 直子・馬場口 登
    深層学習による画像認識を実現するクラウドサービスが発展しつつある一方で、そのようなサービスに対する攻撃の可能性が指摘されている。具体的には、当該サービスの悪用によりその認識モデルを不正に複製する攻撃(ModelExtraction Attack)や、プライバシー情報を含む画像を不正に生成する攻撃(Model Inversion Attack)が懸念される。その実現可能性や対処法に関する我々のこれまでの研究成果について紹介する。

    〔インフラ整備 解析・計測〕
    ○動画による構造物の表面変位計測と損傷分析/(一財)電力中央研究所/高田 巡/日本電気(株)/太田 雅彦
    構造物の可視光動画から表面全点の変位・変形を遠隔計測し、損傷状態(ひび割れ・剥離・空洞)を分析する「光学振動解析技術」について、原理および実構造物への適用例を紹介する。

    〔放送・通信 ディスプレイ〕
    ○ディスプレイ映像の色振動を用いた不可視QRコードの研究/東京大学/阿部 知史・福嶋 政期・苗村 健/大阪大学/平木 剛史
    本稿は、映像ディスプレイからスマートフォンのカメラに情報を伝送するスクリーンカメラ通信の技術を紹介する。ディスプレイにQRコードなどの情報を可視で表示すると映像コンテンツの見た目を損なってしまうため、人が知覚できないディスプレイの映像に情報をエンコードする必要がある。また、市販の液晶ディスプレイやスマートフォンのカメラでも安定して情報を伝送できることが望ましい。ここでは、不可視のQRコードを映像に埋め込むための、市販のディスプレイやカメラのデバイス特性を考慮した変調プロトコルと、それをカメラで復調する手順について紹介する。

    〔画像認識〕
    ○畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類/東京工業大学/遠藤 和紀・田中 正行・奥富 正敏
    デジタル画像のクラス分類では、劣化のある画像を扱うことが、実務上必要である。本稿では、劣化画像のクラス分類について、劣化パラメータの推定部とクラス分類・・・