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2019/02/20 -News-
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HP委員の山下です。
2月14日に卒研発表会が201講義室で開催されました。
今回はその発表会で発表した先輩方の研究についての記事です。 研究の概要はこちらのページに掲載されています
同講義室で「工藤研究室」、「高野研究室」、「友次研究室」、の3つの研究室の先輩方による発表が行われました。





発表前の様子です。思っているより緊張はしていませんでした。



工藤研究室内最初の発表者は菊川 裕也先輩です。研究テーマは「顔認証を用いた入退室管理」です。




工藤研究室では卒業研究の出席チェックのためにタイムレコーダーを使用しています。
しかし、タイムレコーダーでは自動集計ができず、手動で集計しなければならない状態でした。
さらに、記録のミスがあった際なども手動で修正しなければならず、集計をする際にかなりの時間を要してしまいます。
そのための入力・修正・出力画面を制作しました。

いくつか質問が出ましたが、事前に用意していたスライドや想定していた質問であったようで、とてもスムーズに応答していました。





二番目の発表者は曽布川 晶先輩でした。研究テーマは「タブレット端末を用いた出荷管理システムの提案」です。




工場の出荷検査には、資料を探す、不具合が見つかった場合は詳細を記入するといった作業を中断しなければならない事例が多く存在します。
タブレット端末を用い、作業を片手で行えるようにすればその時間的なロスを減らすことができます。
そのためのアプリケーションを制作し、操作方法ごとの作業時間の比較を行いました。
実際に現場に行っていただけに、内容が濃く、練習の際は予定時間を過ぎてしまうことがありましたが、
本番ではぴったり時間を合わせ発表をしました。

プレゼンテーションに隙がなかったせいか、学生からの質問がなく、すべて教授からの質問でした。
受け答えも問題がなく、全体的にかなり練習してきたことが伺えました。





三番目の発表者は滝本 廉先輩でした。研究テーマは「CGによる学習データを用いた在庫把握方式」です。




近年、深層学習の分野の研究は非常に発達してきています。
しかし、工場の部品などの重く、大きいものの場合、深層学習用のテストデータの作成が非常に困難です。
このテストデータを自動で生成し、精度をなるべく保ちつつ、テストデータ作成時間の短縮を図りました。
Blenderを用いて図面から部品データを作成し、テストデータ用の画像を作成します。
プレゼンテーション内に動画も配置しており、難しい研究内容であるにも関わらず分かりやすく説明していただきました。

去年の研究で非常に苦労したテストデータの作成がかなり楽になりました。
この研究はいろいろな分野で応用できそうです。





最後の発表者は笹瀬 大雅先輩でした。研究テーマは「ヒストグラムを活用した類似画像グループの分類」です。




インターネットや動画などさまざまな画像の中には似たような画像が存在します。
もし、その画像間での異なる点を検知できれば部屋の監視などの分野に役に立てることができます。
この研究ではヒストグラムを用いて画像の異なる点を検知することが目標です。
結果として、ヒストグラムのみで検知することは難しかったようです。

ちなみにこの研究のテストデータとなった画像に移っているのは私です。
正直もう少しおしゃれをして、写っておけばよかったと後悔しています。





卒業研究も終わり、この後楽しい飲み会に工藤研究室メンバーは向かいました。
今回は質問するのみでしたが、来年は私達が質問される側になります。
発表時間を守り、質疑にしっかり受け答えできるよう研究をしていきたいと思います。


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