研究課題/領域番号 |
21H01281
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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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 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2022年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
2021年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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キーワード | 高速画像処理 / 高速視覚制御 / 画像領域分割処理 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では,高速カメラから取得する画像を領域分割することにより,軌道計画・位置制御・検査を1ミリ秒毎に,同時に実現する手法の提案ならびにその具現化のための高速視覚制御システムを開発する.その応用として3Dプリンタへ実装し,計画から検査までを一気通貫で,かつ従来性能を凌駕する速度と精度での3D造形の実現を目指すとともに,高速視覚制御型次世代3Dプリンタに資する理論体系化および学術基盤の確立を目標とする.
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研究実績の概要 |
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し,独自に開発する手法と新規システムによって,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を提案することを目的としている.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,システム統合を行っている.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ている.2022年度は主に以下のサブテーマを実現した. (1) 画像処理手法の実装:昨年度検討した,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を実装し,実際に軌道計画・位置制御・検査に必要な画像特徴量の計算および抽出を可能にした.特に,モジュールの視覚制御のため,1秒間に1,000枚の画像処理を実現した. (2) モジュール開発:高速動作を可能にするためにシャフトモータを用いた2軸の駆動モジュールを設計し,制御系周辺を含め独自に開発した.高速カメラを搭載させ,(1)の高速画像処理結果を用いた視覚制御系も構築した.そのシステムに対して,運動制御性能を評価し,十分な性能を有することを確認した.加えて,産業用ロボットにも搭載可能にするため軽量化も考慮した構造を取り,実際に産業用ロボットに搭載し,駆動系の全体システムを構築した. これらに加えて,(3) 開発したモジュールを産業用ロボットに搭載し,運動制御した際に,それぞれのダイナミクスの干渉の影響を低減するための検討や,(4) 成形物の質を向上させるための制御ノズル(ディスペンサー)から吐出される材料の流量と速度に対する検討を行った.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
モジュールを開発するとともに全体システムを構築し,基本的な性能評価を行った.最終年度となる2023年度に繋がる提案・実装ができており,おおむね順調に進んでいると考えている.
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今後の研究の推進方策 |
2023年度はこれまでの成果をベースに,実際に開発したシステムを用いた成形実験を行うとともに,全体システムの評価を行う.2023年度も計画通りに研究開発を進めるとともに,これまで同様に当初予定していた研究計画に加えた検討も進められるよう研究課題に取り組む.
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