シラバス

enPiT-Pro Emb講義シラバス(名古屋大学)

科目区分
基盤   |   先端   |   技術展開力
科目名
IoT環境における画像処理・理解技術(愛媛大学提供科目)
開講大学および会場
名古屋大学 ナショナル・イノベーション・コンプレックス(NIC)館2階会議室
担当教員名
木下浩二(愛媛大学),一色正晴(愛媛大学)
開講日
2018年06月30日(土曜日)および07月01日(日曜日)
(2018年04月02日確定)
時間帯
09:30から17:00(6時間.開場09:00,集合時間09時15分)
対象者
IoT環境において目視による検査・確認作業を自動化するための,画像処理技術を体系的に学び,演習を通してその技術を習得したい方
受講者募集締切
2018年06月22日(金曜日)09時
受講料(1人あたり)
50,000円(税込)
ただし,「車載組込みシステムコース」にお申込みの場合は,コース受講料に含まれますので請求いたしません.
到達目標
  • 画像の前処理(コントラストの調整,ノイズ除去等)の原理を説明,実装できる
  • 画像を理解するための特徴(エッジや形状)を抽出する方法を説明,実装できる
講義概要
近年,製造業やセキュリティ分野において,カメラで映像を取得してIoT技術で解析する技術の導入が広まりを見せている.それに伴い,これまで人の目で行っていた検査や確認などの工程が自動化され,さらには,取得したデータをクラウドで解析するシステムが構築され始めている.この科目では,そのようなシステムを構築するために必要となる,画像処理技術の習得を目的とする.
講義前半では,工業製品や農作物の品質評価の自動化,高齢者の見守り技術や防犯対策など安全・安心を提供するために必要な画像処理の基礎および特徴抽出の方法を学ぶ.
講義後半では,Raspberry Piに画像処理ライブラリOpenCVをインストールし,プログラム演習を通して画像処理,特徴抽出および動体検知の技術を学ぶ.
履修条件あるいは関連科目
  • 大学初年次で学ぶ数学に関する基礎的な知識
  • Linux, C/C++言語に関する基礎的な知識
講義計画
  • イントロダクションと環境構築
    事例紹介,ディジタル画像の構造,開発環境の構築
  • 画像情報の変換
    階調変換,幾何学的変換,色変換,画像の二値化
  • ノイズの除去
    平滑化フィルタ,モルフォロジー演算,ラベリング
  • 特徴抽出と動体検知
    エッジ抽出,形状特徴,差分法による動体検知
  • プログラム演習(1):画像情報の変換
    階調変換,幾何学的変換,色変換,画像の二値化
  • プログラム演習(2):ノイズの除去
    平滑化フィルタ,モルフォロジー演算,ラベリング
  • プログラム演習(3):特徴抽出
    エッジ抽出,形状特徴,差分法による動体検知
  • 総合演習
    これまでの演習を応用して,通行人の計数,手形状識別など,簡単な画像処理システムを試作
学習目的達成の確認方法(評価)
  • 試作した画像処理システムのプレゼンテーションとデモで評価(100%)
  • 全時間数を出席していること,出席時間が必要条件に満たない場合は受講認定しない
テキスト
教科書は使用せず,資料を配布する.参考書として,以下の本を紹介する.
  • 奥富編,ディジタル画像処理[改訂新版],CG-ART協会,2015.
  • 小枝ほか,OpenCVによる画像処理入門[改訂第2版],講談社,2017.
備考
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