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J-GLOBAL ID：201002290386995347   整理番号：10A1153153

超音波の反射音圧分布に基づく物体の形状認識と位置・姿勢計測

Shape Recognition and Position and Posture Measurement of an Object Based on Ultrasonic Pressure Distributions

著者 (2件)： 大谷幸三 (広島工業大学情報学部) ,  馬場充 (茨城大学工学部)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 130  号： 11  ページ： 2013-2020 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 超音波を用いた物体の形状・位置・姿勢の計測法は,分解能が低いなどの欠点を持つが,光の適用が困難な測定環境や測定対象の計測に有効である。なかでも,音圧信号法は,照射した超音波の測定対象物体後方への透過・回折を2次元センサアレイで受信し,得られた音圧強度と音圧分布から測定対象物体の形状と位置,姿勢に関する特徴量を抽出し,これらをニューラルネットワークに入力して形状認識と位置・姿勢計測を行うものであり,位置計測の分解能として波長の1/4程度が得られる。しかしながら,これまでの音圧信号法では,主に透過波が用いられているが,実用的な観点からみれば,反射波のみを利用した方が利点がある。そこで本研究では,反射波から形状認識と位置・姿勢計測に必要な情報を得る新たな方法を提案した。この方法は,反射音圧分布を1つのパターンデータとみなし,ニューラルネットワークにより認識・計測を行うものである。試行した結果,柱と錐状物体の形状認識において100%の認識率を示した。また,透明ボトルの形状認識率も100%の認識率を示した。位置計測に関しては,波長以下の分解能で2次元位置計測が可能であることを示した。姿勢計測に関しては,最大誤差11.0度となった。これらの結果から,音圧信号法は,光学的な認識・計測システムの補助システム,あるいは代替システムとしての発展が期待できることが示された。

シソーラス用語： *物体認識 ,  パターン認識 ,  超音波 ,  *超音波応用計測 ,  音波センサ ,  音波反射 ,  分布 ,  ニューラルネットワーク ,  透明材料
準シソーラス用語： *位置認識 ,  音圧分布 ,  *形状認識 ,  姿勢認識 ,  超音波センサ

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音響測定  (BB03040R)

引用文献 (9件)：

• 丹羽登. 超音波計測. 1982
• WATANABE, S. Ultrasonic robot eye using Neural Networks. IEEE Trans. Ultrasonic, Ferroelectrics, Frequency Control. 1990, 37, 2, 141-147
• 吉澤信幸. ニューラルネットワークと超音波センサを用いた奥行情報に基づく3次元物体認識. 信学論D-II. 1992, J75-D-II, 7, 1160-1169
• SERRANO, I. A New Method for Object Identification in Ultrasonic Systems Using Neural Nets. Proc of the 1997 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation. 1997
• 大谷幸三. 超音波センサアレーとニューラルネットワークを用いた柱状物体の位置・姿勢計測と形状認識法. 信学論D-II. 2001, J84-D-II, 7, 1475-1484

タイトルに関連する用語 (5件)： 音波 ,  音圧分布 ,  物体 ,  形状認識 ,  姿勢計測