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J-GLOBAL ID：201602242656988794   整理番号：16A1167272

深層学習によるピッキングのための物体配置パターン識別

著者 (5件)： 永田和之 (産業技術総合研) ,  西卓郎 (産業技術総合研) ,  山野辺夏樹 (産業技術総合研) ,  原田研介 (産業技術総合研) ,  原田研介 (大阪大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 34th  ページ： ROMBUNNO.1B1-08  発行年： 2016年09月07日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 多くの物体は特定の配置パターンで収納されており,ピッキングにおいては,物体の配置パターンに応じて適切な把持戦略を選択する必要がある。そのためには,まず物体の配置パターンを識別する必要がある。本稿は,深層学習により物体の配置パターン(平積みと棚差し)の識別を試みた。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *仕分け ,  *パターン分類 ,  配置 ,  型 ,  把持【操作】 ,  アクセシビリティ ,  特徴抽出 ,  多層パーセプトロン ,  画像処理 ,  セルラニューラルネットワーク
準シソーラス用語： アクセス性 ,  パターン ,  *パターン識別 ,  *ピッキング ,  *深層学習 ,  配置パターン

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (2件)：

• 永田和之, 原田研介, 辻徳生, 山野辺夏樹, 中村晃: “オブジェクトピッキングのための物体配置モデル”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 2011 講演論文集, 2011.
• 西卓郎, 吉見隆, 原田研介, 河井良浩: “ノイズに頑強な三次元モデル照合手法”, MIRU2014 第17回画像の認識・理解シンポジウム, IS3-24, 2014.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  ピッキング ,  物体 ,  パターン識別