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文章基本信息

  • 标题: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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  • 作者:三吉 建尊 ; 越野 亮 ; 笠原 竹博
  • 期刊名称:知能と情報
  • 印刷版ISSN:1347-7986
  • 电子版ISSN:1881-7203
  • 出版年度:2012
  • 卷号:24
  • 期号:4
  • 页码:909-919
  • DOI:10.3156/jsoft.24.909
  • 出版社:Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
  • 摘要:

    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.

  • 关键词:画像認識; 機械学習; Bag of Keypoints; Histograms of Oriented Gradients (HOG)
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