| 研究概要 |
研究で得られた概要は以下の通りである。
1.魚種の形状の特徴抽出について検討を行い,対象としたゴマサバ,マサバ,マアジ,ムロアジ,マイワシ,ウルメイワシの6種計30尾の画像データに対して,形状特徴抽出に必要なプレーンメモリ容量を従来の方式に比べ約1/10に減少できることを明らかにした。次に,この結果を用いてステップ3の大脳の第4次視覚野の注視機能および色判別機能を模擬するための色特徴抽出領域の位置を決定した。また,本システムでは,メモリ容量の減少およびステップ2を3並列で処理することにより,形状特徴抽出にかかる計算時間は2.7msであり,従来の方式の約1/15の速度で処理でき,アルゴリズムの効率化を図れることが明らかになった。
2.魚体においてそれぞれの魚種の色特徴が良く現れる箇所について,高速認識に適したパラメータを検討することにより,大脳の視覚系構造を持つ画像処理ICチップ設計のための最適な回路構成を明らかにした。
3.2.に基づいた回路構成の有用性を回路シミュレータおよび試作回路により確認した。次に,形状特徴について詳細に検討し,ベルトコンベア上の魚が任意の方向を向いていても切り出せる手法について検討した。また,この抽出により色特徴抽出領域の設定時に生じる位置ずれについて考察した。ここでは,色特徴抽出領域の位置をX方向は頭部から40%の位置に,Y方向は3つの色特徴抽出領域の中心をそれぞれ背部から体高の33%,50%および66%の位置とした場合,誤差率は最大で5%以下であり,良好に色特徴抽出領域を設定できることが分かった。この場合の処理時間は,70ms以下であった。
以上のことより,システム設計,回路製作のための貴重な知見が得られた。
|
