音・画像情報処理技術の基礎と認識・検査システムへの応用

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これまで、電動機・電気製品の機械音や工業製品の打音による不良検査は、ほとんどが人の聴覚検査により行われてきた。また、工業製品の外観検査においても人の視力による検査方法が主である。しかしながら、工場などの現場環境は、人の官能検査に対して良いとは言えない場合が多い。さらに、個人の検査能力差や疲労などにより、一定の検査基準を維持することは困難であるため、多くの企業で自動化が望まれている。我々の研究グループは、音声 (1次元の時系列信号) 認識技術を用いた電動機・印刷機の駆動音やブレーキパッド・タイル等の打音、及びドアの開閉音を用いた自動検査システム、画像 (2次元・3次元) 解析・認識技術を用いた各種金属・フィルム・カード等の表面検査や寸法検査を実用化してきた。  本セミナーでは、音声・画像情報処理技術及び人工神経回路網 (人口ニューラルネットワーク) を用いて不良検査を自動化する手法例について講義するとともに、Cプログラムによる演習を実施する。

  1. 音情報処理技術の基礎知識
    • 簡単なデジタルフィルタ
      • LPF
      • HPF
      • FFT など
  2. 画像情報処理の基礎知識
    • 輝度の正規化
    • 平滑化
    • エッジ協調
    • ヒストグラム
    • アフィン変換
    • ハフ変換
    • 超解像度化
    • 細線化 など
  3. 音データを用いた認識・検査システムの設計例
    1. サウンドスペクトルグラム
    2. DPマッチング
  4. 画像データを用いた認識・検査システムの設計例
    1. クラスタリング
    2. DPマッチング
    3. ニューラルネットワーク

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