ロボットビジョン

科目区分	専門教育科目（情報）	対象学年(以上)	3年
科目名称	ロボットビジョン	単位数	2.00単位
講義題目	画像処理・ロボット視覚	曜日・時限	木曜1限
担当教員	村上　和人	開講時期	2019年度後期
到達目標	ロボットの視覚機能を創発するために，画像をコンピュータ上で処理したり認識したりするための基礎理論と具体的な処理手順や処理方法について理解・説明できる．
授業概要	画像をコンピュータで扱うためには，連続的な値を離散的な値に変換して扱う必要がある．講義では，まず，画像処理の応用事例を概観し，画像処理とはどのようなことを行うことか概念的な点を学ぶ．次いで，標本化・量子化など画像の表現方法について学び，ディジタル画像処理を行う上での基礎事項を学ぶ．さらに，雑音除去，２値化処理，エッジ検出など，基礎的な処理手法について，数学や物理などの理論的な背景と合わせて処理手順や処理手法を学び，なぜそのような手法で処理できるのか理解を深める．最後に，これらのローレベルの画像処理とミドルレベル，ハイレベルの画像処理との差異について概観し，ロボットの視覚機能の創発へと結びつける．授業の最後に行うまとめプリントにより，授業で学んだ重要ポイントについて説明できるようにする．なお，この授業は，公設試験研究機関に勤務経験のある教員が，企業との共同研究開発の実務経験を活かして，画像をコンピュータで処理することで認識するための具体的な処理方法について講義するものである．
授業計画	第1回ロボットビジョンのためのディジタル画像処理第2回輝度値の統計量第3回画像の鮮鋭化第4回ランダム雑音の除去と平滑化第5回周期性雑音の除去第6回画像の復元第7回画像再構成第8回幾何学的変換第9回画像処理のモデル第10回領域分割手法－2値化－第11回領域分割手法－エッジ検出－第12回線の検出と面の検出第13回 2値画像処理・形状特徴計測第14回ロボットの視覚機能第15回まとめ・ロボットビジョンの課題定期試験
授業外学習	授業で出てきた専門用語の意味を深く調べるなど，復習をしておくこと．広い範囲におよぶ分野のため，応用事例についてはインターネット等を利用して広く調べておくこと．
履修上の注意	関連科目：画像情報処理論Ⅱ，情報科学応用実験（メディア・ロボティクス），ヒューマンインターフェース論受講要件：ヒューマンインターフェース論を履修していること．
成績評価の方法	評価基準：画像処理の基礎的な処理手順と処理手法が理解できていること．評価方法：定期試験（80%）および授業の最後に行うまとめプリントの提出状況・受講態度（20%）を総合して評価する．
教科書	とくに指定しない．
参考書	田村秀行　編著：“コンピュータ画像処理”，オーム社鳥脇純一郎著：“画像理解のためのディジタル画像処理[I]”，昭晃堂 FEST Project編集委員会　編：“新実践画像処理”，リンクス谷口慶治編，「画像処理工学」（基礎編），共立出版