2014 Fiscal Year Research-status Report
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26330201
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
森本 雅和 兵庫県立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10305683)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像認識 / 物体識別 / 画像領域分割 / 距離画像センサ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２６年度の研究計画で予定していた内容は，「１．複数の距離画像センサで取得したデータを用いた識別精度の向上」と，「２．識別フィードバックによる領域分割修正」を挙げていた．しかし，１に関しては，複数の距離センサを同時に使用すると大きな干渉が生じ，距離データが正しく取得できないことを確認しため，今年度は２の内容について重点的に研究を行った．
ある識別対象物体の上に他の物体が載っている場合，下になった物体は一部が隠蔽され，その種別を正しく識別することができないという問題に対して，本研究では，距離画像センサを導入し，物体の分離識別を行なうシステムを開発することで，解決を図っている．
取得した距離画像において物体同士が接触している場合，その境界には「谷」が生じ，また，物体が積層されている場合には「ステップ状の変化」が生じている．これらを境界線候補として，処理の初めに画像の領域分割を行なう．この時，物体自身が持つ凹凸においても境界線が引かれ，過分割が生じるが，これについては続く統合処理にて対応する．尚，過分割の発生については後の処理で対応できるため，本来分割すべき領域の未分割が生じないようなしきい値を設定する．
統合処理では，まず，分割された領域ごとに仮識別を行い，識別評価値を取得しておく．次に，隣接する領域を仮統合し，その領域の識別評価値が統合前の領域の識別評価値よりも高い場合に，対象領域を統合するといった識別フィードバック処理を行う．この時，他の物体に隠蔽されていると仮定できる領域については，凸包補完を導入することで形状特徴量を利用できるようになり，他の物体が上に載ることで分断された領域に対する統合成功率が向上することをシミュレーションにより確認した．
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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
平成２６年度の研究計画として予定していた，「１．複数の距離画像センサで取得したデータを用いた識別精度の向上」については，複数の距離センサを同時に使用すると干渉が生じ，正確な距離データを取得できない事が判明したため，複数の距離センサを時分割で高速に切り替えて使用することが可能か，もしくは距離センサを物理的に移動させながら撮影することが可能か，新たな検討課題として平成２７年度に検証することとなった．
一方，「２．識別フィードバックによる領域分割修正」に関しては，食品サンプルを用いた実験やシミュレーションによる解析により，距離画像を活用することで分割された領域の統合成功率を改善することができただけでなく，どの程度の領域が露出していれば正しく識別可能かについての検証も行なうことができた．特に，他の物体が上に載ることで，一つの物体が複数の領域に分割されてしまう場合に，凸包補完を用いた形状特徴を利用すると，領域の統合成功率を大幅に改善できることを明らかにした．
さらに，分割された領域の統合ができた場合を仮定し，隠蔽率による識別精度の変化についても調査することができた．このような一部領域が隠蔽された状態での識別率精度改善も２７年度に引き続き検討する予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成２７年度には，多数の物品が積み上げられた状態において，「１．上部に位置し全領域が視認できているが，姿勢が傾いた物品の識別精度向上」と「２．複数の角度からの撮影による識別精度の改善」，「３．上部の物体が取り除かれた場合の処理」の３点を重点的に検証する予定である．
課題１について，傾いた物品の距離情報から法線ベクトルの平均ベクトルを求め，それが鉛直になるような幾何補正をかけることで，２次元的・３次元的形状特徴量の安定化を図り，識別精度改善につながるか検証を行なう．課題２については，ロボットアームを導入し，距離画像センサを正確に操作しながら様々な角度からのデータを取得することで，もっとも識別精度が高くなる撮影角度や，複数角度からの撮影データを統合して識別する際の，もっとも効果的な撮影角度の組合せなどについて検証する予定である．
課題３について，上に他の物体が載っており，外部からほとんど見えない物体の識別は原理的に不可能であり，上部の物体が取り除かれた後に識別を行なう必要がある．このとき，ある程度の領域が露出しており既に仮識別されている物体と，新たに現出した物体について，混同すること無く以前の識別結果を引き継ぐことが計算量的に重要であるが，上部の物体を取り除く動作によって，他の物体の姿勢が変化した場合に，移動の前後の物体追跡が必要となる．これを食品サンプルなどを用いた実験を通して定量的に解析を進める予定である．
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