| 研究課題/領域番号 |
17K06439
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
池原 雅章 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00212796)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 物体検出 / 姿勢推定 / サブピクセル精度 / 位置姿勢推定 / 回転スケール推定 / ラドン変換 / 位相限定相関 / 位相差 / 物体認識 / 位相相関 |
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| 研究成果の概要 |
物体検出とは、対象物体を認識し、高精度な位置・姿勢推定を行うことである。この技術は産業における自動生産ラインやロボットビジョンにおいて非常に重要である。動画像符号化におけるシフト量推定やステレオビジョン等、その応用は広範囲である。本研究課題では、位相情報を用いて、対象物体の高精度なサブピクセル精度の位置・姿勢推定を行うことを目的とした。位置的精度を追求する研究は少ないが、従来法と比較して１桁以上高い精度の推定が可能になったのみならず、一次元処理を基本とするため超高速な推定が可能になった。本研究により画像処理分野のみならず、産業応用上極めて経済効果の高い成果が期待できる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
微細基盤形成技術が必要となるフラットパネルや太陽電池を含む多くの半導体産業において、パネル貼り合わせやマスクパターンと基盤の位置合わせのために、物体検出は極めて重要である。その市場規模は2016年には4000億円にも達すると言われ、画像処理技術の中でも最も経済効果の高い技術であり、且つ近年の重要産業を支える基盤技術である。また、近年特に注目されている拡張現実感（AR）等において、現実世界の対象物体に何らかの重畳表示を行う際に、視覚的違和感がなく安定した表示を行うためには、対象の位置・姿勢推定が重要になる。このようにサブピクセル物体検出は新たな産業への橋渡しともなる重要な技術である。
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