2021 Fiscal Year Annual Research Report
画像領域分割による軌道計画・制御・検査の同時実現と3Dプリンタへの応用
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21H01281
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
山川 雄司 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (90624940)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山崎 敬則 東京電機大学, 理工学部, 准教授 (80342476)
田崎 良佑 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (70644467)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 高速画像処理 / 高速視覚制御 / 画像領域分割処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，高速画像処理技術および高速視覚制御技術を駆使し，独自に開発する手法と新規システムによって，軌道計画からノズル制御，画像検査までを同時に実現する方法論を提案することを目的としている．その実現のために，視覚センシング制御手法提案，デバイス開発，システム統合を行っている．特に，視覚センシング制御手法に関して，画像を注視領域に分割することにより，分割領域毎に異なる画像処理を行い，1枚の画像に対して複数の画像処理を高速かつ並列に処理することにより，計画・制御・検査を1ミリ秒毎に同時に実現することを目指している．2021年度は以下の4つのサブテーマに着手した．
(1) 画像処理手法検討：高速カメラの画像を進行方向に対して3分割し，各領域を並列かつ高速に画像処理するアルゴリズムの検討および提案を行った．特に，1秒間に1,000枚の画像処理の実現を目指し，高速画像処理技術の適用も検討した．加えて，タスク実行中において手先位置周辺が見え隠れするオクルージョンに対して，頑健な形状推定手法を提案した．また，機械学習との統合や高精度での手先位置計測手法についても追加検討した．
(2) モジュール設計：高速処理結果が効果的に機能する高速・高精度で制御可能な高速視覚制御ベースド駆動モジュールの基本的な設計を検討した．産業用ロボットの可搬重量を考慮しつつ進めた．
(3) 制御理論構築，制御系設計：開発モジュールを産業用ロボットに搭載した際のダイナミクスが干渉問題に対して，その干渉が無視できるようにするため，それぞれのダイナミクスを考慮した制御方法を検討した．
(4) 流量・速度制御提案：制御ノズルから吐出される材料の流量と速度を計測しつつ制御するための制御方法を検討した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
基本となる要素技術の検討を行い，2022年度に繋がる提案ができており，画像処理については当初予定に加えた検討も実施しているため，おおむね順調に進んでいると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度は2021年度の成果をベースに，これらの実装とともに全体システムの構築を行う．2022年度も計画通りに研究開発を進めるとともに，2021年度同様に当初予定していた研究計画に加えた検討も進められるよう研究課題に取り組む．
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Research Products
(3 results)
