2023 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, 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するとともに，独自に画像処理手法および視覚制御手法と新規システムを開発することによって，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の提案を目的としている．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，システム統合および評価実験を行った．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た．2023年度は主に以下のサブテーマを実現した．
(1) 画像処理手法の評価：昨年度提案・実装した，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に対して，実際に実機実験を通して，評価を行い，その有効性を確認した．
(2) モジュールの視覚制御：昨年度開発した2軸の駆動モジュールに対して，高速カメラを搭載させ，(1)の高速画像処理によって得られた情報に基づくモジュールの視覚制御を実現した．また，ロボットアームに駆動モジュールを搭載し，駆動系の全体システムを構築するとともに，その評価を行った．
(3) 造形実験および全体システムの評価：(1), (2)の成果を用いて，全体システムの表かとして，3次元造形実験を行った．その結果，提案手法を用いない場合には積層時に不良が見られたのに対して，提案手法を用いることにより不良を検知し，それに対して補償動作が行われることにより，安定した積層を実現した．
これらに加えて，ロボットの軌道計画や成形物の質を向上させるためのディスペンサー制御に関する検討・実験および評価なども行った．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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