画像認識

背景と目的

 

近年食品産業界では深刻な人手不足を背景に、ロボットによる作業の自動化が行われています。しかし、工業製品と異なり食品は形状がそれぞれ異なるため人が設計した一連のアルゴリズムで操作を行うことは困難とされています。

そのような操作を自動化するにはまず画像から必要な情報を取り出し、その情報を元にロボットを動かす必要があります。本研究では画像から必要な情報を深層学習を用いて取得することを目標としています。また、その情報を元に動作するロボットを本学理工学部の平井研究室で作成していただく共同研究となっています。

自動化の中でも本研究で扱う問題は2つです。

1.調理された食品をトレイに詰める作業の自動化のための画像認識
ロボットハンドによる食品把持のために、コンベア上の食品の位置と各食品の把持するべき点を画像から推定する。

2.細かい食品の指定量掬い取り作業の自動化のための画像認識
トッピングとして使われるコーンやグリーンピースなどの粒が細かい食品が積まれた容器から指定された量を掬い取るために、容器のどの位置にロボットハンドを差し込めば良いかを画像から推定する。

機械学習のためのデータ収集や現場への実装に向けた検討等も含め、上記の平井研や企業にも協力いただいて合同研究を行っています。

研究内容

【1】パッキング作業自動化のための画像処理

食品をトレイに詰める作業を自動化するためには、以下の2つの情報が必要となります。

1.対象となる食品が画像上の何処に写っているかという情報

2.その食品を把持するのに適した点は何処かという情報

この2つの情報を食品が写った画像から推定をする試みを行っています。

【2】把持重量推定のための画像処理

加工食品では、トッピングとしてコーンやグリーンピースなどの粒が細かい食品を容器から取り出し一定重量盛り付けます。

この作業の自動化において問題になるのは、容器のどの位置にハンドを入れればどれだけの重量が把持できるかです。
この把持重量を画像処理から推定できるかを研究しています。