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
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概要
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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．
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