• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

AR技術を用いた電気分野教育用次世代複合教育ツールの開発

Research Project

Project/Area Number 19K03159
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 09080:Science education-related
Research InstitutionMatsue National College of Technology (2021-2023)
Kure National College of Technology (2019-2020)

Principal Investigator

外谷 昭洋  松江工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (20616180)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2020: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Keywords電気回路 / 教育教材 / AR / 画像認識 / 工学教育 / 拡張現実 / 回路解析 / AR(拡張現実) / ユーザーインターフェース / シミュレーション / 教育 / 回路シミュレータ / 教育適用
Outline of Research at the Start

本研究では電気系分野の教育システムとして、拡張現実(AR)技術と画像処理技術をベースにした実世界上の実物体を解析する複合電気系教育システムの開発を行い、電気系の専門教育への適用を行う。提案するシステムは、①画像処理による任意の回路認識技術と ②複合シミュレーション技術、③AR技術による実空間上への結果表示技術を組み合わせたシステムを検討しており、目の前の実空間にある回路等の解析結果を、眼鏡型ディスプレイやタブレット等のAR 画面(拡張空間)上に表現するものである。

Outline of Annual Research Achievements

本研究課題では、これまでブレッドボード型デバイスおよび専用素子デバイスを活用した教育用電気回路教材について開発を行い、この電気回路教材について、その回路要素の配置や接続関係を画像認識で自動検出し、回路解析するプログラムを開発している。2021年度は前年度開発したプログラムをラズベリーパイに移植し、ポータブルな電気回路解析システムを提案したが、表示スピードが4fps(1秒当たり4回の表示)となり、解析速度(実際には画像認識速度)の向上が教材として使用する上での課題となっていた。2022年度はGPUベースの小型コンピュータを使用した回路解析システムについて、ハードウェアの検討を行い、システム開発を行った。実際には、GPUベースの小型コンピュータとして一般的に用いられているJetson Nanoを活用して、開発環境の整備と画像認識システムの構築を行い10fpsの処理速度を実現した。2023年度については、Jetson Nanoが生産中止になり研究の継続が難しくなったことから、Jetson Orin Nanoにハードウェアを変更し開発を進め画像認識の実装まで終了した。また、ハードウェア更新に合わせて画像認識についてアルゴリズムをYOLO v8に変更している。画像認識システムについては、クラウド(Google Colaboratory)上で画像認識モデルを生成し、Jetson Orin Nano上で画像認識を行う形でシステムの実現を図った。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

2023年度はJetson NanoからJetson Orin Nanoに使用するハードウェアの変更を行った。画像認識技術の実装に予定以上に時間を要し、進めることができなかった。

Strategy for Future Research Activity

2024年度は、2023年度に開発した画像認識システムについて、修正節点解析法を用いた回路解析プログラムの実装を行い、回路解析システムを実現する。また、開発したブレッドボード型教育教材および解析システムについて高専生等に使用してもらい、教育効果についての検討を行う予定である。

Report

(5 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2021 2020

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] 教育用ブレッドボードの開発と画像認識を用いた回路評価の検討2021

    • Author(s)
      川崎 真太郎、外谷 昭洋
    • Organizer
      第68回 応用物理学会 春季学術講演会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] VR技術による電磁界解析システムの教材化2020

    • Author(s)
      目崎 照幸、外谷 昭洋
    • Organizer
      2020年 第67回 応用物理学会 春季学術講演会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi