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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。

解説
●機械学習を用いたピストンリング部品の外観検査システム
／琉球大学　長田 康敬・他
エンジンのシリンダの部品であるピストンリングの塗装工程において発生した外観欠陥を自動検出するシステムを開発した。ピストンリングが供給装置からベルトコンベアに送られ、カメラで撮影した画像をリングの形状に沿って小さな画像に切り出し、CNNモデルを用いて正常と異常を分類し、ロボットアームで異常のピストンリングをベルトコンベアから排除する。GPU搭載のコンピュータで画像を処理し、約90 ～ 100% の精度を達成できた。システムのコストを削減するために、機械学習の推論演算をGoogle Edge TPU USB Acceleratorとシングルボードコンピュータで実装することを行ない、GPU搭載のコンピュータを代替する可能性を示した。この低コストシングルボードコンピュータでの処理速度を向上させるための手法を紹介する。
● 単眼カメラ画像入力に基づく移動ロボットの自律走行
／明治大学　森岡 一幸
単眼カメラ画像入力に基づく深層強化学習ベースの行動モデルを用いた移動ロボットの走行システムが期待されている。Unityで仮想都市環境を自動生成して行動モデルを学習するシステムおよび学習結果を用いた実環境での走行実験の様子を紹介する。
●YOLOv5を用いた赤外画像の解析による昼夜を通した水位計測
／香川大学　石塚 正秀・他
本稿では、物体検出モデルYOLOを用いて、小型赤外カメラの画像から水位を計測する技術について紹介する。水面から突き出た柱の浸水面積をYOLOにより計測して水位を推定する。結果として、推定した水位と実測された潮位のRMSE（Root Mean Square Error）が4.91cmの精度で推定できた。
●深層学習を用いた軌道内の落下物検出
／(株)明電舎　山本 大樹
鉄道設備の保守・改良工事後、軌道内に工具などが落ちていると重大な事故につながる危険性がある。このような落下物による事故を無くすために、作業後に落下物の確認作業を行っ
ている。この確認作業を自動化するために、我々はカメラを用いた画像処理による軌道内の落下物検出技術を開発した。
●4K高精細空撮画像を用いた階層型物体検出手法
／日本大学　松村 哲哉・他
近年、UAVは物流や警備など多様な業界での活躍が期待されている。UAVを用いたサービスの普及に伴い、画像処理の分野では、UAVによる高精細空撮画像を用いた深層学習による
物体検出手法が求められる。本稿では、その物体検出アルゴリズムと検証結果について詳説する。
●ニュース要約映像作成支援システムの試作
／NHK放送技術研究所　望月 貴裕
重要シーン特有の画像特徴を学習したニューラルネットワークと音声認識技術を用いたニュース映像の自動要約技術、および要約動画の作成支援システムを開発した。
●ドローン画像を用いた種ばれいしょの異常株検出
／農業・食品産業技術総合研究機構　大石 　優・他
我々は、ばれいしょ（ジャガイモ）の異常株の抜取り作業の省力化のためリモートセンシングを用いた異常株の自動検出システムの開発に取り組んでいる。本研究ではポータブルカメラ動画像用に開発した異常株検出手法をドローン画像に適用することで、その有効性を検証した。
● 物体検出AIを用いた属人的ゲームコントローラ
／帝京大学　小川 充洋
ヒトの四肢や手指の状態および機能はそれぞれ異り、肢体不自由者では顕著と言えるが、いわゆる健常者においても個人間の差は少なからず存在する。われわれは、各個人の四肢や
手指に最適化されたゲームコントローラの開発を試み、手指の画像認識によって入力を方式の開発を試行しているので紹介する。

話題の製品と技術
●写真記録作業を省力化する画像管理・活用ソフトウェアの開発
／(株)イマジオム　高木 太郎
当社では、日常業務の中で蓄積されていく記録データを整理・管理し、高度に活用するための技術開発を手がけている。そうした記録データの一つに「写真」がある。日常的に大量の
写真を撮影し、記録として残す作業は、後日それらを活用しようとすると・・・