| 研究課題/領域番号 |
19K03159
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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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| 審査区分 |
小区分09080:科学教育関連
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| 研究機関 | 松江工業高等専門学校 (2021-2023)
呉工業高等専門学校 (2019-2020) |
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研究代表者 |
外谷 昭洋 松江工業高等専門学校, 電子制御工学科, 准教授 (20616180)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 電気回路 / 教育教材 / AR / 画像認識 / 工学教育 / 拡張現実 / 回路解析 / AR(拡張現実) / ユーザーインターフェース / シミュレーション / 教育 / 回路シミュレータ / 教育適用 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では電気系分野の教育システムとして、拡張現実(AR)技術と画像処理技術をベースにした実世界上の実物体を解析する複合電気系教育システムの開発を行い、電気系の専門教育への適用を行う。提案するシステムは、①画像処理による任意の回路認識技術と ②複合シミュレーション技術、③AR技術による実空間上への結果表示技術を組み合わせたシステムを検討しており、目の前の実空間にある回路等の解析結果を、眼鏡型ディスプレイやタブレット等のAR 画面(拡張空間)上に表現するものである。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、これまでブレッドボード型デバイスおよび専用素子デバイスを活用した教育用電気回路教材について開発を行い、この電気回路教材について、その回路要素の配置や接続関係を画像認識で自動検出し、回路解析するプログラムを開発している。２０２１年度は前年度開発したプログラムをラズベリーパイに移植し、ポータブルな電気回路解析システムを提案したが、表示スピードが4fps(1秒当たり４回の表示)となり、解析速度(実際には画像認識速度)の向上が教材として使用する上での課題となっていた。２０２２年度はＧＰＵベースの小型コンピュータを使用した回路解析システムについて、ハードウェアの検討を行い、システム開発を行った。実際には、GPUベースの小型コンピュータとして一般的に用いられているJetson Nanoを活用して、開発環境の整備と画像認識システムの構築を行い10fpsの処理速度を実現した。2023年度については、Jetson Nanoが生産中止になり研究の継続が難しくなったことから、Jetson Orin Nanoにハードウェアを変更し開発を進め画像認識の実装まで終了した。また、ハードウェア更新に合わせて画像認識についてアルゴリズムをYOLO v8に変更している。画像認識システムについては、クラウド(Google Colaboratory)上で画像認識モデルを生成し、Jetson Orin Nano上で画像認識を行う形でシステムの実現を図った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
２０２３年度はJetson NanoからJetson Orin Nanoに使用するハードウェアの変更を行った。画像認識技術の実装に予定以上に時間を要し、進めることができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
２０２４年度は、２０２３年度に開発した画像認識システムについて、修正節点解析法を用いた回路解析プログラムの実装を行い、回路解析システムを実現する。また、開発したブレッドボード型教育教材および解析システムについて高専生等に使用してもらい、教育効果についての検討を行う予定である。
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