【開催概要】
◇ 開催日：2025年 9月 19日（金）13:00～17:00 ※後日の録画視聴も可能
◇ 申込URL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/7702
【開催主旨】
国プロなどで未来技術へも挑戦している講師が、AIおよび3次物体認識の基礎に加え、工場、大規模配送センターやコンビニなど一般店舗で必須となる物体認識について、4時間集中で解説します。
物体認識手法の基礎については、2D/3D両面でのアプローチを紹介し、市販3Dセンサでは捉えにくい対象物に対する認識テクニックを紹介。また応用については、一連の最新技術を、現場で使えるシステム設計にする考え方を解説します。
さらには、近年急速に発展している大規模AI（VLMなど）を活用した最新のロボット技術について、現状と将来を展望します。道具の「機能」を用いたロボット動作の生成、大規模言語を用いた行動計画と画像処理を利用した自動エラー修正、人間のようなロボットプログラムを作成する研究例を丁寧に解説します。
【受講効果】
■特定物体の位置姿勢認識、柔軟な動作のための物体認識の各種手法が学べます。
■ロボットタスク自動生成を支援するための新技術「機能認識」の詳細と
その応用事例を具体的に学べ、自社での応用のヒントがつかめます。
■機能認識によるピック＆オペレーションの可能性を感じていただけます。
■生成AIを用いた行動計画・軌道計画の最前線とエラー修正のヒントが掴めます。
【プログラム】
1．イントロダクション：人工知能（AI）とロボットビジョンの概要
1-1 AIに関する話題と機械学習の基礎
1-2 ロボットビジョンの基本構成
1-3 ロボットビジョンの共通課題
2．3次元センサ
2-1 3次元計測の分類と原理
2-2 市販3次元センサの状況
2-3 市販3次元センサの性能比較
2-4 ポイントクラウドデータ（3次元点群）
3．物体認識アルゴリズム
3-1 物体認識アルゴリズムの基礎（概要と物体認識アルゴリズムの分類）
3-2 物体認識アルゴリズムの基礎（2D的アプローチ）
(1)画像中のキーポイント特徴量を使用／(2)画像の画素そのものを利用／(3)図形の輪郭や幾何学的モデルの利用
3-3 2D画像マッチングの実用技術・最新技術（戦略的画素選択に基づくテンプレートマッチング）
(1)独自性の高い画素を選択／(2)照明変動の影響を受けにくい画素を選択／(3)周辺対象物との識別に寄与する画素を選択／
(4)多クラス分類に有効な画素を選択／ユニークな色を持つ画素を選択
3-4 物体認識アルゴリズムの基礎（3D的アプローチ）
3-5 キーポイントマッチング
3-6 2つのタイプの3次元特徴量（SHOT特徴量、PPF特徴量など）
4．柔軟な動作のためのロボットビジョン
4-1 プリミティブ形状近似によるモデルレス把持位置決定
4-2 ピッキングリスク最小化に基づく動作生成（把持余裕度推定モデルなど）
5．実例紹介：Amazonチャレンジ関連技術
5-1 Amazon Robotics Challengeの概要
5-2 各大会における技術課題と得られた教訓
5-3 Amazon後の取り組み（World Robot Summit：WRS）
5-4 採用したアルゴリズムと認識結果、ハンドおよびシステム構成
6．ロボット知能化研究の最前線
6-1 お茶会ロボットはなぜ難しいか？
6-2 記号レイヤー行動計画
6-3 物理レイヤーへの接続
6-4 ロボットプログラム自動生成
6-5 物体認識から機能認識へ
7．今後の展望
7-1 AIの強みと弱み（汎用性・柔軟性の不足など）
7-2 AIロボットの展望
8．まとめ・質疑応答
◇ 申込URL：https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/7702
配信元・問合先――――――――――――――――――――――――――――
今堀崇弘
日刊工業新聞社
t.imahori@media.nikkan.co.jp
0669463382