画像認識ってこの板でいいのん？

一応ロボット関連の話題ではあるが・・・

いいんじゃないの

Ｔｒｅｖａで画像認識させてる人いまつか？

機械工学、人工知能、画像・音声認識…
ロボットに必要なものは何でもOKでしょう。

早速　手書きの　クラス図、ステートチャート、シーケンス図などを認識させて・・・・
　できたらいいなあ。

進化型画像フィルタの情報求む。

Cmosセンサ使って三次元視やりたいのだけど何をどうすりゃいいのか
分かりません。
為になること教えて下さい。

あぼーん

あぼーん

>>7
CMOS云々以前に一般的な三次元ビジョンはわかってる？

>>1
こっちじゃね？
http://pink.bbspink.com/ascii2d/

あぼーん

全然分かりません。
知ってるのは三角測量？の方法を用いて距離を測るってことくらい。
二つの画像の同位置はカメラを固定するので
画像を取り込んでから手動で決めたればいいかな？って思ってます。

>>13
とりあえず画像処理関連の本はいっぱい出てるのでてきとーに読んでみ
工学部がある大学の図書館ならごろごろあるはず

今テレ朝でダイナミックブレインつうロボットの特集やってるけど、これすごいね。
一体どうやって画像処理してるんだろう。

いろいろ読むんだけどねぇ、むずかしくて・・・
それに大体の本が画像を
どうやって加工するか(目事案フィルタとかエッジ抽出とか)
が多くて、一番最初のどうやって画像を取り込めばいいのか、わからんのです。
何かいい本無いですか？

トレバとかどうですか？
簡単に画像認識の下地が出来ますよ。

>17さん
トレバ？ってなんですか？
ごめんなさい、知識ないっす〜

ごめんなさい
Trevaですね、検索したらすぐ出てきた・・・
逝ってきます。

>>15
そんな難しそうな画像処理やってたか？
それより見まねのアルゴリズムの方が気になって検索かけたがよくわからんかった

>15,>20
画像処理自体は一般的な奴でしょうね。できるようになりてぇなぁと口開けてます。
あの見真似は強化学習アルゴリズムなのかなぁ、と惚けてます。
不思議に思ったのは自身の関節とやってる人のと、
どう関連付けてるのかなぁ・・・・わからん。

>>21
やっぱり強化学習かなぁと思うね
芋虫みたいなのは典型的な強化学習だろうな
見真似は相手の手先軌道見てるのかと思ったけど
画像から相手の姿勢を認識してやってんのかなぁ？
そこまでしてない気もする。エアホッケーはコートの上でのパックとラケット？の位置だけわかりゃいいもんな

画像処理ってそんなに簡単なのか？
少し前に仕事でCCDカメラ使った落石センサーの基本検討したんだけど
（俺は素人なので社内の画像処理課の奴にやってもらった）、
なかなかうまく逝かなかったんだけどね。

オープンソースハードウェア、オープンソースソフトウェアで
画像処理関係物といえば？

対象、内容によると思われ

Trevaについて読んでみました。ttp://www.paken.org:8080/aaf/treva/
Treva自体がすでにAD変換したデータを出してくれるみたいですね。
工作が少なくなりそうです。とりあえずジャンク屋を回ってTrevaを探してみます。

あぼーん

Trevaない。
ヤプオクにはいっぱいあるのにー
新品高いしなぁ

★★★バイク板発の合コンです。★★★
出来れば各所にコピペしてくださいまし。

☆場所　　秋　ヶ　瀬　公　園
　　　　 　
☆日付と曜日　　４　月　１２　日　　土　曜　日　1 4 : 0 0 〜
■集合場所　
　秋ヶ瀬公園
　　　　http://map.yahoo.co.jp/pl?nl=35.50.34.422&el=139.36.54.366&la=1&fi=1&sc=4
　※(R17BP使う場合)田島交差点はボーっとしてると下くぐり抜けちゃうので注意しる！
　　秋が瀬は一本道沿いとはいえ結構たくさん駐車場あるんで､この辺↓が無難じゃないかと思う
　　　　http://just-out.hp.infoseek.co.jp/cgi-bin/imgboard/img-box/img20030320051139.gif
■今回の趣旨　
　　　　『バイク海苔同士でカプール作ろう』
□予定ｽｹｼﾞｭｰﾙ　　追加したい事有ったら意見ﾚｽ!(　´∀｀)ﾄﾞｳｿﾞ
　　PM2:00　合コン開始(ヘルメットは脱ぎましょう)
　　pm4:00 合コン終了　　　
注　必ずバイクで来て下さい。（女性は別）

合コンしようよ♪さいたまで♪　
http://hobby2.2ch.net/test/read.cgi/bike/1049274745/l50

CCDとか動画処理とかに関する資料
＞トランジスタ技術2003年2月号　特集：ＣＭＯＳ/ＣＣＤ画像センサ入門
http://www.cqpub.co.jp/toragi/TRbn/2003/tr200302.htm

＞TRY!PC　2003年春号　動画処理とWindowsプログラミング
http://www.cqpub.co.jp/try/

>>30さん
情報ありがとう。
トラ技はなくなってから知りました。
TRY!PCのほうは初めて知りました。
感謝します。

この分野での定石みたいな技術ってあるのかな？

この分野といっても広うござんすが…
>>32が何したいのかは知らんがまあいろいろあると思うよ。

あぼーん

曖昧な言い方スマソ、つまりはこの分野（確かに広いが）
の基礎技術およびトレンドみたいなもののことです。
ロボットなんでジェスチャ認識とかパターン認識とか。

http://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/18341.htm
この手の本を一度読んでみたらどうだろう

>35のようなことをやりたければ
二値化してテンプレートマッチングで顔や手を見つけて
オプティカルフローで動きを検出するとかじゃないかな

ここはsage進行ね。

trevaはコネクタがステレオジャックっぽいようで４端子だからなかなかない。
モノコック手に入れないとね、受ける側の話だけど、treva本体は買ってください。

みなさんどういった環境で画像あつかってますか？
マイコン？PC?組み込みOSつかってます？

（＾＾）

　　 ∧＿∧
　　（　　＾＾ ）＜ ぬるぽ（＾＾）

良スレ保守

まぁ37なんですが、画像っていったんメモリに読むのが常套手段？
環境としてはロボ板らしくマイコンなんだけど。

うーんI2Cでおくられてくるんだよね。なんか手軽なCMOSカメラないかね？trevaは嫌

安物のUSBカメラとかどうよ

あぼーん

あぼーん

画像認識が何故にロボット？

>41
どんな画像処理をするかによる。色分布見て濃いとこ追っかけるとかそーゆー用途なら
シリアルに読み込んだ端から統計とって生データは捨ててもいい
でもパターンマッチングとかオプティカルフロー取るとかいった二次元的な処理が
必要ならメモリに読み込むのが常套手段。

高い画像処理ボードならメインメモリに読み込むまでもなくボード側でいろいろできる
あと人工網膜カメラの類でも多少の前処理ができるね。


>45
ロボットの構成要素技術だし実際にモノを作る話も込みだからこの板でいいんでない

あぼーん

あぼーん

あぼーん

>>41
「ロボ板だから」画像をマイコン処理？？？
半可な知識で物いわないほうがｲｲﾃﾞｽﾖ．


出　　　　　直　　　　　せ．

>50
まあまあ、手を動かすのはいいことじゃないか
知識はやってりゃ身につくよ

>51
それはわかるけどさ
最初っから間違った方向で手動かすってのもどうかなあ，とね
あと>46
もっともらしいこといってるけど，全く意味が不明ですよ(´〜｀)

>全く意味が不明ですよ(´〜｀)
そう？

じゃあ手短に言って
「何をしたいかによって違うよ〜ん」
ってことでどうかな

46はとてもシンプルな文章だと思うのだが如何に

>54
シンプルすぎて意味がないと思われ．
技術のためのテクニックの羅列でしかないよ

>>46ってシンプルかつ普通な意見なんで別にケチつける内容でもないと思うんだが。

>>41の書き込みにしたって「ロボット制御に使うから画像をPCではなくマイコンボードで
処理してる」ってとこでロボ板らしいって言ってるんだろ。多分。

トゲトゲしてると余計に人が減るぞｗ

>>56

まあ>>52は意味不明なんだろアホは放置で

あぼーん

あぼーん

あぼーん

お前ら、長尾先生の進化的画像処理について語れ。

あぼーん

長尾先生ってめちゃ昔の人じゃないか？

あ、書き込む人いたんだ
PCボードの画像処理ってFAって感じですね。

てか漏れは単なるDQNHK要員です。もっともらしいことをいえたらしい　藁
進化的画像処理ってNNかなんかつかうってこと？

てか処理と認識の違いを小一時間。。。
にしてもアボーンにはなにが書いてあったのですか？

ロボットビジョン関係の卒研をすることになったんですけど、
英和の専門用語の辞書はどんなの使えばいいですか？

googleがあれば十分

━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

　　　 　∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
　　＝〔~∪￣￣〕
　　＝ ◎――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉

すれ違いだとは思うのですが、こちらのほうが詳しい人が多いようなので質問させてください。

http://www.ntticc.or.jp/Calendar/2000/New_Media_New_Face/Works/text_j.html
このテキストレインって作品に似たものを作ろうとしてるのですが、なかなか難しく苦労しています。
自分の想像では画像をに２値化して境界線を判定
あらかじめ作ってあるアルファベットの画像を降らせてるんだとおもうけど的外れでしょうか？
いま参考になるページとして
ttp://wwwdoi.elec.nara-k.ac.jp/html/jisyu/dxm/cap2/index.html
を使ってやっているんですが、むちゃくちゃかくかくするんです。
s = s + (buf2[i]= fabs( buffer[i] - buf3[i] ));この式のところですごい時間がかかっています。
リアルタイム処理で行うときのいい公式ご存知内でしょうか？
あと取り込み速度をもう少し上げたいと思ってるんですけどどこを改善すべきでしょう？
よろしくお願いします。

動画処理関連のいい参考書などがあったらおねがいします。連続ですまん

あぼーん

>>70-71君の論文謝辞にメカ名無しと書くのであれば教えてやらんでもない

テキストレインって文字が降ってきて人の体のうえにのっかる？？やつだよね。

lainじゃなくて。

fabsって重そうだなぁ
s +=

ってbufferってもしやdouble float?

>>70は基本的なループ処理アルゴリズムから勉強しなおすべき
出直して来い

＞７０
ビデオデバイスからのデータ転送に時間がかかってるって事はない?
必要な領域だけ操作すると言うのはどうか

すんません。このプログラムぼろぼろってことですか？
おれ、芸大なんで専門じゃないんでいいアドバイスがほしいなぁと
高専の先生の模範プログラムだからそんなに間違ってはないかとおもったんだけど・・
海外のメディアアート系の連中はどこで教えてもらってんだろ。学校で教えてくれるのかな。うらやましい
なんか他にもあったらどしどしお願いします。

計算結果が正しいということと計算速度が早いということは別の問題。
プログラムがボロボロとは先生に対して失礼である。
他人のプログラムを利用させてもらっていながら、改善できないくせに生意気なことを言うんじゃない。
Googleでキーワード　高速化　アルゴリズム　画像処理　あたりで調べてみろ。
至極簡単な工夫もしないで、甘ったれるな。

ういっす。ありがとうございます
俺の参考にしてる奴も、いい奴みたいで安心してとりくめます

みんなきびいしいな。。。

学生がんがれ。。

まあ、そもそも画像認識なんてものは
膨大なデータをインプットすることで
精度を上げる以外にないわけで、
その意味では地震予知と変わらない。

あぼーん

81が何を言いたいのかよくわからん

>>83
素人は下がってましょう！

>>81の議論について昔友人と熱く語った記憶はあったはあるので、分からんでもないが
地震予知は言いすぎだな。

>>81膨大なデータをインプットして精度を上げるってどういうことですか？
あなたが携わった画像認識の例でよいので簡単に説明してください。
おながいしまつ。

>84
地震予知がなんで出てくるのがわからんのだけど。
地震予知の素人は下がってろってことか？

>>83
ごめん俺の言い方が悪かったかな？
あんまし、腹立てないでね。

こりあえずここのHP訪れてみて下さい
→ttp://www.google.co.jp/search?q=%E5%9C%B0%E9%9C%87%E4%BA%88%E7%9F%A5&ie=UTF-8&oe=UTF-8&hl=ja&lr=

>>83と>>85

ねえねえ、
たいして知識もないのに
でしゃばるのってどうかと思うよ
しったかで恥かいて
ただの厨房だってばれたんでしょ？

すなおに
まけを認めて、
そう言えば？

http://ex.2ch.net/test/read.cgi/entrance/1055401543/555-

あぼーん

あぼーん

ネタかよ…
もうちょっと引っ張ってうまいこと言いくるめてつじつま合わせてくれてもよさそうなもんだ

こうなると84が何を言いたかったのかが謎だ

放置プレイに耐え切れなかった奴は負け（ﾌﾟｯ

93がなにをいいたいのかよくわからん
かまってほしいのか？

↑君は負け。退場〜

あぼーん

わかったわかった。俺の負けでいいから
次からはちゃんと技術的な話をしようね。

ありがとうございました。
あれから、いろいろ読んで試してみて単純な取り込みのところでは画像をdvカメラのほうでグレースケールにすることで
だいぶ速くなりました。が　やはり差分を求めるところですごく時間がかかってしまいます。

画像を2値化してそれで境界判定ということも考えたのですがそちらのほうが重くなるのでは？という話があり試行錯誤中です。
ロボットなどはまさしくリアルタイムで処理していると思うのですが、どのように境界判定されてますか？

74さんの仰るとおりあの式のところですごく重くなるんです。お願いします。

アートとロボットをごちゃごちゃにする奴ってzmp臭い

すまん！zmpってなにかわからないっす。
つか、彼は別に一緒にしてるわけじゃなく、この分野からのアプローチを求めているだけだと思うのだが

>>98
s = s + (buf2[i]= fabs( buffer[i] - buf3[i] ));
のとこは前回のキャプチャーデータとの差分を求めていると思うんだけど、
動いたかどうかを調べるだけなら全データを対象にしなくてもよいのでは？
あと、浮動小数点変数を使う必要はあるのでしょうか。整数（できればbyte）
にしてしまえば格段に処理速度は上がるはず。
この手の処理は鑑賞に堪える程度の精度があれば言い訳で科学計算のような正確さは
不要だと思います。

・・・差分を求めているのは「動かなかった時は処理を省略する」ため？
（絶対値の累積を求めているということなので）
もしそうならそこに時間をかけるのは本末転倒ですね。
この処理はとっぱらって必ず輪郭処理を開始した方がよいのではないでしょうか。
1行だけの深読みなので外していたらご容赦願います。

よくわからんけど、落ちてくる文字にあたり判定すればいいのでは。
画像全体の差分処理をする必要はない。(文字の量によりますが)

あぼーん

あぼーん

あぼーん

あぼーん

あぼーん

あぼーん

やろうとすることにもよるとは思うけど、カラー画像処理はRGBとYUVのどちらでやるのが一般的なの？
ちなみに自分とこではYUVで処理するのにSビデオ端子がない画像処理ボード使ってます。

ロボットも持ってますが、現在マイクロ加工もやってます。この領域になると指令量と
移動量、削除量が一致しなくなります。顕微鏡で形状確認しますが加工途中の検出方法も限られ
究極は画像処理しかないと思ってます。画像処理でできるということは形状認識しているので
図らずも全数検査が実現できることになります。通常のＮＣ機はリアルタイムの画像フィードバックは
入れられないので今度専用機械を作ります。出来たらまたカキコします。

>>110
旋盤好きジジイ発見(w。あっちのスレは専門外なんで見てるだけだけど、
磁石の話は感心した。書けるノウハウが何か出来たらまた書いてね。

ちなみに、工業的な画像処理で再現性を得ようと思ったら一番大事なのが照明周り。
窓に全部蓋してフィードバック光源使ってできるだけ明るくコントラストつけて。（つまり、透過照明系になってくる。）
（周辺の光が入るなら周りに立っちゃだめだし煙草なんてもってのほか。）
レンズは十分に綺麗なエア（要使い捨てフィルタ）を用いて保護するか
定期的に光学屋の薦める方法で綺麗にするか。
細かい所を洗いたくなったら柑橘系の木の小枝を使うといい。
んで、苦労しない光学系としてテレセントリック光学系を選ぶ、と。

俺が知ってるのはこんな所。んじゃね。

ああ、そういえばキーエンスが組み込みにも微妙に使えそうな
画像処理装置販売中。素で100万弱だしソフト弱すぎだけど。

ではでは。

あ！バレちゃいましたねW
照明の重要性は感じてました。そこで候補に挙げているのはルクシアン１Ｗ（懐中電灯用）
で入手し実験中です。手作り顕微鏡（ＸＹステージ付き）の照明に最適で現用してます。
長焦点（50ミリ位）の安価なレンズを捜している最中です。またキーエンスの安価なタイプで
実現可能と見ています。（低速処理可なので）ソフトはＶＢで補完します。
余談ですが息子が中２のときに”文字の輪郭を抽出せよ”と命題を出したらすぐつくってしまいました。
輪郭線が色塗りされて逝きます。聞くと「簡単だよ、左上からスキャンして背景と文字の色の変換点に
色を塗っただけ」考え方は正統なのでＶＢを教えて数ヶ月でここまでとは感心しました。（現高専２）

つうかキーエンスはVM8000の話な。(画像処理カテゴリには無い。）

普通の画像処理使った位置決めの再現性って良くても画面幅の0.3％ぐらいまでなんだけど、
こいつは公称繰り返し精度1μm。話半分としてもまあそこそこ。

糞ソフトがネックだけど、テスト貸し出し（交渉次第で貸してくれる。）で遊ぶにはイイおもちゃ。
Excel流しからVBAに繋げることができれば（←昔試用したけどそこまで試さんかった。）化けるかも。

＞＞98
最初は白黒カメラを使ってアナログでコンパレータでエッジを抽出する。
そのときカウンタで水平同期と１０MHzぐらいのクロックで縦横に位置を保存。
それをパソコンに取り込んでエッジの位置を出す。
限られた環境（エアホッケーとかしか画面に入らない）でしか使えないけどデータの圧縮ができる。
１/60秒の間にすべての処理をしなければいけないので（もしくは間引く）、OSのマルチスレッドを
意識しないと普通にフレームのデータが落ちる。

あとカメラの距離Zに対して１画素が何ｍｍかがわかればその物体の幅がわかるよね。
レンズ球面の誤差を無視。

最初は簡単なところからこつこつやる。
わかりにくい文章だな

昨日ＵＳＢ顕微鏡（ハンディタイプ140倍）を買いマイクロ加工の確認に使ってます。
もう少し解像度があればエッジがきれいに出るのですが価格が4万弱なので満足してます。
簡単な象限切替え、クロスバー、モノクロ化などのソフト付きなので画像をエクセルに
貼りメジャーをオートシェイプで作って測ってます。低価格の画像計測ソフトもそこでは
売っているので検討中です。画像認識させながら加工するのは今回はその必要がないように
設計し試作が成功しました。最後のある数値だけ拾えば他は自動的に再現性がとれるので
補正と検査ができます。ロボット展にも行き各大学の画像処理が参考になりました。

>>116
あなたの言っている画像認識がなにを指すのか今ひとつ不明ですが，
加工のための形状を画像から求めたいのならば，ハフ変換とかつか
えばいいんじゃねーの

てか　パブリックなところに出す文章は，読みやすいように適当な
句点，読点および改行を使うこと．　　　読みにくすぎる

読みにくいとの指摘謙虚に受け止め改善します。
ハフ変換でググり石川県工業試験場の報告から当工場に役立つ貴重なヒントを得ました。
エンドミルの刃先の磨耗状態の検査を自動化するものです。
私は自動化屋ですが画像処理の必要性は感じつつも敷居が高く未踏の分野でしたが
これを機に勉強しようと思います。

実際のところ，マイクロ加工を行うさいにはどの程度の解像度を必要と
するのでしょうか？

顕微鏡をお使いで，対象物のエッジが出ないとのことですが，このエッ
ジがでない現象が画像解像度の問題なのか光学系の問題なのかによって
解決方法は異なるのではないかと思われます．

同視点より得る複数画像から，対象の真の位置・形状を統計的に求める
手法は存在しますが，当然のことながらこれは画像解像度が低く外乱に
より輪郭を拘束できない場合に適用すべき手法です．
もし光学系の問題（ナノ加工の場合可視光の波長はセンシングするには
長すぎることも考えうる）であれば，他のソリューションが必要となり
ますが．．．

遅レスです。形状は0.3ミリでその一部を加工し、要求精度はプラマイ2μです。（客先があるため詳細はご容赦）
1μの再現性があれば充分なので、現在のところ加工直後に限界ゲージで測定しＮＧは廃棄し、次回で差分を補正しようと
考えてます。（寸法不足分を追加工することは工具の剛性上不可能で、素材コストは低いので廃棄しても問題なし）
この方式で1μの製品精度の目処は立ちました。ミリ、マイクロ、ナノレベルで、ミリは中国が追いつくだろうし
ナノは投資額が大きすぎるので零細な町工場としてはマイクロ領域を深化させようと思ってます。
今後は他の製品でも画像処理が摘要できるなら多様な加工もこなせるので魅力的な分野だと思います。
（機械の熱変移、工具の損耗、取付け誤差、素材寸法のバラツキ、駆動系の非直線性、ヒステリシスなどが回避できる）

あぼーん

http://ec.uuhp.com/~pleasant/cgi-bin/cashfiesta.cgi?gundam7
アメリカの広告会社がおくり出した、超簡単お小遣い稼ぎ！！
バナークリック不要！メール受信不要！
インターネット接続時に専用ソフトを立ち上げておくだけ！！
このビジネスで成功できなければ、どのビジネスでも成功は無理です！
登録はもちろん無料！！

おまいら、荒らしすぎ。
板違いとかいいたいのか？
しかし、「画像認識」関連は適当な板が他にないからしょうがないだろ。

割込み失礼
”工具の損耗””エンドミル”とあるので、マシンニング屋さんとお見受けしますが（俗に言う挽物：元御同業です）
画像処理を寸法計測及び形状確認に使う物として考えた場合ですが

装置の仕様に拠りますが、画像認識単体ではサブミクロンオーダーまで位置、輪郭検出はできます
（48万画素＋テレセントリック３倍→チャプターボードで工業用PCへ→正規相関アルゴリズムでパターン認識
でほぼ1/20μ検出：当初は処理時間が30ms以上も掛かったが、CPU”力技"(Cel-800M→Pen4 1.7G)で何とか
10msオーダーに収まった）
漏れも115さんと同じように、マルチスレッド意識しないとフレーム落しました
また仮想記憶も邪魔（ボード側にメモリー積めば良かった）

画像処理以前の問題で、ミーリング系加工の場合、旋盤でクリティカルな部分で行なわれる総形バイトと
言う手法は使えないので、もろに機械精度の方がが響いてくると思われます

１点疑問なんですが、切削加工中は切削油が出ているので”物”自身（刃先も）見えないと思うのですが
（旋盤の場合は、切り落ち寸前に一度機械を止めると言う方法も有りますが生産性が悪くなると思われます）

質問ですが
”形状は0.3ミリ”長さですか？それとも径方向（円とは限らないかも）ですか？

刃物の磨耗に関しては、回転する刃物の場合は駆動しているモーターの電流を観測することで
磨耗や欠けは検出できます（一種のアナログフィルター（トラッキングバンドパスフィルター）で
ＦＦＴもどきの事を行い、通常と異なる波形が出現したらＮＧとする）
既にＮＣ工作機には組み込まれている例も有ります

119さんの御指摘のように
顕微鏡採寸でエッジが出ない問題は、ナノ加工でなくても、立体の形状によっては起きます
例えば M1 の芋ネジの最大外径（ねじ山頂上）を計測するとか、ネジ山頂上の形状確認とか

一応、機械・工学板にも画像処理すれありますが、閑古鳥の模様

遅レス。直径0.3ミリの棒状です。
本来ならリアルタイムで加工を見られれば（インライン計測）ベストですが、工具と
レンズが干渉するので（40ミリほどの長焦点高倍率なら可能）加工直後に機上で測定し
補正値を入れます。（切削に非ず。方法はヒミツ）

もうじき開催の画像処理展に逝って勉強してきます。

>切削に非ず。方法はヒミツ
気になるなぁ...（藁
>寸法不足分を追加工することは工具の剛性上不可能
とあるので、盛り上げ、ローレット、絞りの類かなぁ　それとも研磨
>エンドミルの刃先の磨耗状態の検査
とも有るので、エンドミルの違った使い方？

加工業者仲間に加工後の写真を見せたら加工方法が推定できないとのこと。
放電では面が荒れ（要鏡面）塑性では型がもたず、切削では工具が特殊すぎ、また
バリが発生するが取る方法がない。というのは鋭いエッジ（Ｒ0.5μほど）を
残したまま全ての面が鏡面という矛盾をもっているので、たぶん普通の加工屋では
解明できない。さらにそれを自動化するので価格と精度を聞いてビクリ。てな感じで
手品のネタを自分だけが知った小学生のように、ひとりムフフとやっております。

さらに言えば、ワークの保持方法が特別。その手があったか・・・。
（例えば　真空吸着、冷凍保持、のようにノンクランプ加工　クランプ誤差をゼロにできる）
のべ6工程のうち初工程の工具の使い方が特別。例えるならハンマーのヘッドを
使わず柄の方を使うような通常では工具とはなりえない場所を擬似工具として使用。
工具の交換誤差をゼロにするため苦肉の策として”ある部分”に”ある物”を付加したら成功。
だから前半の工程の再現性が1μ以下となる。ってコトです。

エンドミルの首の所かな？
加工法は判らないというのは、強烈なアドバンテージに成りますね
確かに、切削のみで光学レベルの鏡面(75nm)作れる機械(@国立天文台)で
見せてもらった事はあるのですが（1cmは居ろうかという天然ダイヤのバイトだった）
やはり真空チャック、恒温室で部屋ごとフローティングし
稼働は深夜交通量が減った時を狙って作業との事

画像から明後日の方にいってしまった（藁

>129 エンドミルの首・・・・近い・・・ドキッ

画像センシング展では理解できないこと多しで、まあこの落差が勉強になる訳で。
平行光をそのままＣＣＤで受けたらなどと以前から思っていたのが、テレセントリックと言う
定番の手法があることを知り、まだまだと認識してマス。

総じて画像認識は初期コストが高いので導入は簡単には逝きません。

明日は設計製造展、バーチャル展へ逝きます。画像を見ながらの遠隔操作や
モーションキャプチャーなど画像認識に関しての情報も多く毎年逝く展示会のひとつです。
（実はＣＡＤ系の説明のオネエチャンの美脚が目的だったりして・・・・）

このスレ誰もいないな・・・・
画像認識って、理論的な進歩はもうないのかね。

>131　君は認識不足

ゲームボーイのポケットカメラってあるじゃん
人口網膜LSIってのが入ってて、白黒だけどエッジ検出とかチップ内でやってくれる
解像度は128*128最速で30fpsだけど、どうよ？
漏れは通販で600円で手に入れた。ジャンク屋にもあるんじゃないかな？

>>133
生産はもう終了？

>>134
楽天フリマで800〜1500円
http://esearch.rakuten.co.jp/rms/sd/esearch/vc?sv=5&sitem=%A5%DD%A5%B1%A5%C3%A5%C8%A5%AB%A5%E1%A5%E9

人工網膜で適切なエッジ抽出は期待出来ない。
原画像をマイコンに取り込んでから、コントラスト補正、閾値計算、領域指定してからエッジ抽出するのが吉。

>>136
人工網膜って、
要するにガウシアンとラプラシアンの組み合わせ、
もしくはその近似、ってことだよね。
それだけでは、だめなのね…

輪郭の切れている部分をつなぎたいのだが、とりあえず切れている端点抽出してみた。
ハフ変換使うつもりだが、どうすればよいか分からない.....
初心者でスマソ。

ハフ変換じゃないけど
輪郭の周り8つの画素を輪郭にする　・・・ これを n 回くりかえす
輪郭じゃない画素の周り8つの画素を輪郭じゃなくする ・・・ これを n 回くりかえす

するとあら不思議。輪郭の途切れた部分が繋がります。お試しあれ

膨張と縮退な

下手に使うと大事な情報が消えるぞ

輪郭を半径ｒ画素の円でトレースしていく。
端点に到達してもそのｒ以内に線が見つかれば、そいつもナカーマとしてくっ付ける。
輪郭線の傾斜を ５ｘ５，７ｘ７画素などで検知・予測すれば、無関係な他の輪郭線を捕らえるのも防げる。

どうよ

パターン認識について教えて。文字とか

読んＤＥ！ココ買えよ

自動組付けの工程で、部品の位置ずれに補正に視覚と汎用ロボット使ってます。
求める稼働率にもよりますが、視覚だけできっちり読むのはかなり無理がありますね。
実験室ならいざしらず、量産の現場で2Dの認識は相当困難ですね。

うちは画像で読む前に、三点距離をレーザー変位よんで、視覚の前の準備計測として
位置と角度をきっちり位置決めした状態で、次の画像処理のステップに入らせます。あと、読む領域を極力しぼること。

どこに何があるか分からないのにいきなり画像で読ますとせいぜい95％ぐらいいけば
いいほうでしたし、相手の汚れやツールマークのばらつきも、
前述の方法でかなり使えましたよ。９が４つは並びます。

だいたい画像屋は妙なソフトで何とかしようとするが、崩れた原画像を推定で直すなんて
無理がある。
実験室ならいいけど現場じゃ使い物になりません。
位置と角度と領域を絞る、この３点押さえると、うちではうまくいきました。

画像の検出結果から簡単にロボットの補正量が出せるけど、実際の運用はロボット側の
ずれ（姿勢のたわみ、バックラッシュ、サーボ加熱によるアームの膨張）など機械系の
誤差をキャンセルするほうが難しい。　

顔認識して顔に笑い男のロゴかぶせるってソフトはあるけど、複数人の顔にかぶせるやつとか面白そう。

カメラ何使ってます?

週刊マイロボットってどうよ
http://that4.2ch.net/test/read.cgi/robot/1140523147/

素人でも簡単にWindowsと連絡ができる、解像度・２台のカメラの距離等が定格化されている量産品。
これをベースに３Ｄ化するソフトがオープン化されないかと妄想。外部に公開されればこの分野が
長足の進歩を遂げると思うのだが。

別に素人でも扱えるUSBカメラなかそのへんで売ってるだろ

マイロボットの中の人は必死だな

２台のカメラの距離・仕様が定格化されている量産品って何か無いかなー。

http://www.vworks.co.jp/realviz/im/index.html

こんなの見つけた。

顔認識の入門として固有顔(PCA)を用いた認識をやろうとしています。
PCA はそれぞれのデータ間での関係性を考慮にいれるので、
PCA(全てのデータ) と計算するのですよね？
しかし、実際に顔認識をやろうとすると、
ユーザの顔画像が１つ新たに入力されるわけで、
その新しい画像を考慮した主成分分析を前もって計算しておくことは
もちろん無理なわけで、どうやって使用すればよいのかよくわかりません。
今学び始めたばかりで、とんちんかんな質問なのかもしれませんが、
ピンとこないので、どなたかお願いします。

age

いま学び始めたのであれば、もっと勉強してから質問しに来い。
少なくとも自分が使っているパソコンで画像処理が出来る環境を整えてから質問しろ。
画像処理の講義をこの場でやるのは不可能だ。

>>154
もう完全理解したぽ。
あと、画像処理の問題ではなく、PCA を顔認識システムに利用するときの、
概念的な質問だってことを理解できていないような人にはやはり用がないぽ。

質問者がどの程度の知識を持っているのわからないのに的確なアドバイスが出来る訳無いだろ？
ここで質問する奴の大半は聞きかじりの専門用語をただ書き連ねているに過ぎない。
もしくは自分で調べるのが面倒だから、ちょっと聞く程度で答える側にとっても有益な情報は出てこない。
まじめに説明すると最初の質問以前に必要な知識について聞いてくる馬鹿もいる。
質問するときは、問題を明確にするとともに相手から解答をもらえるような質問の仕方というものを身につけろ。
少なくとも
>今学び始めたばかりで、とんちんかんな質問なのかもしれませんが
という質問者の身につけている専門知識が疑われるような書き方は放置されて当たり前。

opencv

edw

画像認識してる人ってのは学生時代から画像認識関係を専攻している？

てｓｔ

>>160
そうとも限らないんじゃね？
無関係の学校出たとしても専門書とかで頑張って勉強すればどうとでもなる。
つまりやる気次第

人がどの方向向いてるか解析するのって
どれくらい難しいの？
代替20人から100人ぐらいの集団を認識できればいいのだけど

やっすい100万画素のUSBカメラとかでいけそう？

そういうコトはまず良いカメラとFPGAでも用意してある程度動くようになってから考えるべきだな。
それからそのアルゴリズムに必要なカメラの精度を試算すると良いと思う。

やっすいカメラだからダメだとか良いとか言えるようなモンじゃないでしょ。
カメラが何ルクスまで耐えられるかとか、画素の荒さで極端に認識不能になるアルゴリズムだったりするわけだし。
一人なら肌の部分のパターンを考えて最低カメラから顔が見える5方向ぐらいを認識できれば良いんじゃね？
ただ、それを20~100人となると一人一人の計算を人数分行うってことになって計算量が半端なく多くなるから多分FPGAよりもパワフルなPCを使ったほうが早いと思うけど…。
(カメラから見て欠けた顔はどう判断するかは考えない場合だけどね)

カメラを部屋中に設置してこっちむいてるを判断するだけならもう少し簡単かな？計算量は人数×カメラになるけどさ。
って古典的な画像加工の理論しか習ってない俺が想像で言ってみる。
FPGA必要な理由も分からんけどね。たとえば１G越えのPPCとかARMではダメなんだろうか？

>>160

>>158も言ってるけどOpenCV使えば？あれなら認識とか
ライブラリ一発でやってくれるし、USBカメラも繋ぐだけで使えるし。

ロボットに対する画像処理はソフトウェアで実装するんではなくて
電気回路で実装しないとまともな反応速度がでない・・・
処理結果からの判断だけをソフトウェアにやらせればいい

>>166
それはどんな画像処理?

MATLABでもwebカメラから画像取り込めるんだね
http://madan.wordpress.com/2007/03/23/image-capture-using-webcam-in-matlab/

MATLABだと色々と楽だから、これで遊んでみる

過疎ってるな
>>165
opencvの認識は意外に使えない
まぁ勉強用には良いとは思うけどな

「sparse representation」
はかなりよさそうだぞ