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J-GLOBAL ID：201702253055348537   整理番号：17A1157757

シングルショット3Dデータを用いた日用品の高速機能認識

著者 (4件)： 飯塚正樹 (中京大) ,  秋月秀一 (中京大) ,  秋月秀一 (慶応大) ,  橋本学 (中京大)
資料名： 知能メカトロニクスワークショップ講演論文集(CD-ROM)  (知能メカトロニクスワークショップ(CD-ROM))
巻： 22nd  ページ： ROMBUNNO.3B1-3  発行年： 2017年08月26日 
JST資料番号： L4000B  資料種別： 会議録 (C)
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： 生活支援ロボットのためのビジョンシステムとして,“つかまれる”機能や“液体を蓄える”機能など,日用品に備わる機能を認識する技術が必要である。本研究では,シングルショット3Dデータからこれらの機能を高速かつ高精度に認識する手法を提案する。従来手法では,3Dデータに存在する形状歪みなどによって機能の誤認識が生じたが,本手法ではこのようなノイズを抑制することによって,高精度に機能を認識した。提案手法の認識率が79.3%であり,処理時間は12.2msであることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： ロボット ,  視覚センサ ,  *家庭用品 ,  *物体認識 ,  *属性 ,  画像分析 ,  食器 ,  画像処理 ,  実験 ,  社会福祉
準シソーラス用語： 生活支援ロボット ,  3Dデータ ,  生活機能 ,  ボクセルベース解析 ,  認識率 ,  生活支援

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  日用品・雑貨工業一般  (ZB01000J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (3件)： ショット ,  3Dデータ ,  日用品