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Last updated: Feb. 17, 2019.


     1. 技術紹介(橋本研究室開発技術) 2. 技術紹介(その他の技術) 3. 主な講演資料・文献
     4. 実験用データベース 5. 卒業論文・修士論文レジュメ


1.技術紹介(橋本研究室開発技術)

機能認識 関連技術(NEDOプロジェクト)
   1. dense CRF を用いた高精度機能認識
   動画:リアルタイム機能認識 
   関連文献:
    飯塚正樹,秋月秀一,橋本学,物体形状を考慮したdenseCRFによる機能属性認識の高精度化,電気学会論文誌C,
    Vol.138,No.9,pp.1088-1093,2018.

   2. 多視点データにおける信頼度を考慮した機能認識
  関連文献:
  城亮輔,飯塚正樹,橋本学,多視点3Dデータに基づく信頼度付き領域統合による機能属性認識の高精度化,
    動的画像処理実利用化ワークショップ(DIA2018),IS1-26,pp.182-187,愛知県名古屋市中京大学,2018.

   3. お茶会ロボットシステム 
   動画:お茶会ロボット≪解説付き≫
   動画:お茶会ロボット≪解説無し≫
  関連文献:
  SICEシステムインテグレーション部門講演会

Amazon Picking Challenge 関連技術
   Vector Pair Matching(VPM)法
   動画:ロボットアームによる物体ピッキング
    関連文献:
    秋月秀一, 橋本学, 特徴的3-Dベクトルペアを用いたばら積み
    部品の高速位置姿勢認識, 電気学会論文誌C, Vol.133, No.9,
    pp.1853-1854, 2013/9.

   特徴点の可観測性を考慮したVPM法の高信頼化
   動画:物体表面の可観測率のシミュレート
    関連文献:
    S.Akizuki and M.Hashimoto, Stable Position and Pose
    Estimation of Industrial Parts using Evaluation of
    Observability of 3D Vector Pairs, Journal of Robotics
    and Mechatronics, Vol.27, No.2, pp.174-181, 2015/4.

   平面的な物体の位置姿勢認識のためのGlobal Reference Fram
   動画:平面的な物体の3Dトラッキング
    関連文献:
    秋月秀一, 橋本学, Global Reference Frameを用いた対象物の見え
    に依存しない3次元位置姿勢認識, 精密工学会誌,
    Vol.80,No.12, pp.1176-1181,2014/12.

2D物体検出 関連技術
   濃度共起確率に基づくユニークな画素群による超高速物体検出法
      Co-occurrence Probability-based Template Matching(CPTM)
   対象物と類似物の識別に有効な画素群を用いたテンプレートマッチング
      Distinguishing Pixel Template Matching(DPTM)
   濃度共起分析に基づく安定画素テンプレートを用いた照明変動にロバストな高速画像照合  
      Stability Co-occurrence Probability Template Matching(SCPTM)
   マルチフラッシュカメラを用いたバイナリ勾配特徴量マッチング
      Multi Flash Camera Template Matching(MFCTM)

3D物体検出 関連技術
   特徴的ベクトルペアによる高速3D位置姿勢認識法
      Vector Pair Matching(VPM)
   ばら積み部品の6自由度姿勢推定のための局所特徴量
      Combination of Curvatures and Difference of Normals(CCDoN)
   高識別特徴量を用いた3次元物体認識

2.技術紹介(その他の技術)

2D物体検出 関連技術
   基本的なテンプレートマッチング  増分符号相関(ISC)  Chamfer Matching

3D物体検出 関連技術
   Point Pair Feature(PPF)

3.主な講演資料・文献

SICE SI部門「マニピュレーション冬の学校」(2018/12/16)
   1. スライド「ロボットのための3次元物体認識研究の現状と展望」(並品質) (5.5MB)
   2. スライド「ロボットのための3次元物体認識研究の現状と展望」(高品質) (54MB)

ロボットビジョン・3次元物体認識に関する資料
   1. 物体認識のための3次元特徴量の基礎と動向(橋本学)
   2. 20170925-第8回製造・物流等分野ロボット導入実証WG(橋本学)(抜粋)
   3. 20170210-3次元物体認識の現状技術と将来技術(橋本学)(抜粋)

第35回名古屋CV・PRML勉強会講演(2015/3/21)
   スライド「物体認識のための3次元特徴量とその周辺」 (5.5MB)

DIA2015特別企画セッション講演(2015/3/21)
   原稿「距離データハンドリングのための3次元特徴量」 (1.9MB)

ViEW2014基調講演(2014/12/4)
   スライド「物体認識のための3次元特徴量の基礎と動向」 (8.1MB)

画像応用技術専門委員会定例研究会(2014/5/16)
   スライド(抜粋) 「物体認識技術の進化 画素ベース×特徴量ベース」 (0.9MB)

第19回画像センシングシンポジウム (SSII2013)チュートリアル講演会(2013/6/12)
   スライド 「テンプレートマッチングの魅力」 (29.8MB)

第76回ロボット工学セミナー(2013/5/16)
   セミナーテキスト 「高速物体検出」 (3.7MB)

参考文献リスト: ロバスト化   高速化   キーポイントベース3次元物体認識

4.実験用データベース

2Dデータ
   ■LSIチップ
   ■T字金属プレート
   ■パズルのピース
   ■将棋の駒

3Dデータ
   ■レンジセンサで撮影したデータ
      ■コンセントプラグ
      ■ギア
      ■木棒
      ■ジョイント部分
      ■橋本研オリジナル

その他データ
   ■Mono-6D dataset
      Bracket Connector L-Holder HingeBase Flange PoleClamp SideClamp
      Stopper T-Holder
      Reference: Konishi, Y., Hanzawa, Y., Kawade, M., Hashimoto, M.: Fast 6D Pose Estimation
      from
a Monocular Image Using Hierarchical Pose Trees,in ECCV, pp.398-413(2016)

   ■テクスチャレス物体認識の実験用画像
      関連文献:小西嘉典,井尻善久,川出雅人,橋本学,累積勾配方向特徴量を用いたテクスチャレス
      物体検
出,電子情報通信学会論文誌D,Vol.J99-D,No.8,pp.689-698(2016).

5.卒業論文・修士論文レジュメ

卒業論文レジュメ
修士論文レジュメ

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