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J-GLOBAL ID：201502211099498960   整理番号：15A1304996

HOG と Bag of Keypoints を用いた工作機械用制御盤内における物体認識

Object recognition for control panels on machine tools with HOG and Bag of Keypoints

著者 (5件)： 三吉建尊 (金沢大学大学院 自然科学研究科) ,  越野亮 (石川工業高等専門学校 電子情報工学科) ,  笠原竹博 (石川県工業試験場) ,  上田芳弘 (石川県工業試験場) ,  木村春彦 (金沢大学大学院 自然科学研究科)
資料名： 知能と情報(Web)  (日本知能情報ファジィ学会誌(Web))
巻： 24  号： 4  ページ： 909-919 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： U0688A  ISSN： 1881-7203  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： 現在,工作機械用の制御盤内において,部品同士をハーネスと呼ばれる電線で結線する作業は手作業で行われており,自動化が求められている.本研究では機械によるハーネス結線作業の自動化を行うために,部品に予め取り付けられているハーネス取り付け用のネジ位置を検出すること.そして機械によってハーネスが取り付けられた後に,正しくハーネスが取り付けられているか検査を行うこと.これら2つの処理を画像認識によって行う.本研究では,機械学習によって画像の特徴量を学習して識別するという,一般物体認識の手法を用いる.特徴量の計算には HOG と Bag of Keypoints を用いる.そして得られた特徴量を機械学習によって学習・識別を行うことによって画像認識を行う.本稿では,上記の手法を用いたネジとハーネスの認識率について報告する.(著者抄録)

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *配電盤 ,  *工作機械 ,  ワイヤリングハーネス ,  *物体認識 ,  部品 ,  ねじ ,  位置決め ,  *機械学習 ,  特徴抽出 ,  情報 ,  判別分析 ,  比率 ,  評価試験 ,  特徴量
準シソーラス用語： HoG ,  ハーネス ,  *制御盤 ,  認識率

分類 (4件)： 工作機械要素,ジグ,チャック  (QC01020Z) ,  開閉装置  (NB09030I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (15件)：

• [1] 三吉建尊,越野亮:HOG 特徴量と AdaBoost を用いたネジとハーネスの物体認識に関する研究,日本知能情報ファジィ学会・第 19 回北信越支部シンポジウム&第37回関東支部ワークショップ&第 10 回人間共生システム研究会・合同シンポジウム2010,pp.3-4(2010).
• [2] 三吉建尊,越野亮,木村春彦:HOG とBag of Keypointsを用いた工作機械用制御盤内における物体認識に関する研究,第 27 回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,pp.1183-1188(2011).
• [3] 笠原竹博,三吉建尊,上田芳弘,米沢裕司,越野亮:制御盤配線ロボットのための位置検出と検査機能,第14 回画像の認識・理解シンポジウム論文集,pp.218-221(2011).
• [4] Dalal, N. and Triggs, B.: Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, CVPR, pp.886-893 (2005).
• [5] Csurka, G., Bray, C., Dance, C.R. and Fan, L.: Visual categorization with bags of Keypoints, Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, European Conference on Computer Vision, pp.1-22 (2004).

タイトルに関連する用語 (4件)： HOG ,  工作機械 ,  制御盤 ,  物体認識