1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 66,000円(税込)/1口 が格安となります。



『3Dセンサの測距原理とその応用…2』 

〜Multi-beam LiDAR, Time of Flight, Structured Light,
 Photogrametry等の測距原理から次世代3Dセンシング方式と
 非接触生体センシングの原理と応用まで〜


 S240422A



開催日時:2024年5月20日(月)10:00-17:00
            講義時間の変更 9:45-16:45

会  場:東京都千代田区内会場を予定

受 講 料:1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
     1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)
      *S240422A3Dセンサの測距原理とその応用…1とセット受講の場合は、
       99,000円[税込]/1名、121,000円[税込]/1口 … 備考欄に”3Dセンサの測距原理とその応用…1とセット受講”を希望とお書きください。

 講 師

 

 上田智章(うえだともあき) 氏 

   株式会社フォスメガ 代表取締役社長

           東京工業大学の教授、准教授、助教らからなる有志7名で受託研究会社(フォスメガ)を登記設立。
           東京工業大学発ベンチャーの認定を受けました。計測に関連した試作品の製作、技術コンサルティングなどを行っています。
            …私設研究所ネオテックラボ 所長

 <経歴>  1982年 同志社大学 工学部 電子工学科 卒
 1984年 同志社大学大学院 工学研究科 電気工学専攻 修了
 1984年〜1998年 ダイキン工業株式会社 電子技術研究所 勤務
 1998年〜2000年 株式会社計測器センター 開発部長
 2000年〜 株式会社関西新技術研究所SQUID研究部主任研究員、株式会社KRI センシング技術部 主席研究員
 2006年12月〜2010年3月 東京工業大学 統合研究院 ソリューション研究機構 特任教授
 2010年4月〜2012年3月 東京工業大学 ソリューション研究機構 特任教授
 2007年8月10日〜現在 株式会社フォスメガ(PhosMega Co., Ltd.) 代表取締役

 セミナーの概要

 

 各種3Dセンサの動作原理、構成要素の役割、測定制約条件、応用に適した用途などをデモを行いながら、説明を行うとともに、応用事例についても紹介を行う。更に周囲画素の相関性を用いて情報を抽出するHyper Sense手法とその応用、特に生体計測関連について説明を行う。

 講義項目

【3Dカメラの動作原理(後編)】
4 Structured Light方式

 4.1 光源と観測位置の座標の違いを利用する(光三角法)
  4.1.1 光切断法
  4.1.2 モアレ法
  4.1.3 Structured Light固定パターン投影法(KinectV1, iPhone Face ID)〜カメラとプロジェクタの配置ギャップと観測する画素位置シフトの関係
  4.1.4 ランダムドットパターンの生成と自己相関特性
  4.1.5 部分相関処理による部分パターン観測方位ベクトル
  4.1.6 投影パターン方位ベクトルと観測パターン方位ベクトルからの位置推定アルゴリズム
  4.1.7 可視光プロジェクタとRGBカメラによる3Dセンシングの実験
  4.1.8 相関演算の高速化手法
  4.1.9 レーザーダイオード駆動回路の例
  4.1.10 iPhone Face IDモジュールの構造
  4.1.11 なぜDoEパターンを傾斜させているのか?その理由は....
  4.1.12 Kinect V1の米国出願特許について〜存在しなかったマルチレンズアレイ。結果、コピー商品が溢れる事態に…
 4.2 Structured Light時分割パターン法〜ガルバノミラーで投影パターンをフレームごとに変更。移動物体の測距に適さないその欠点とは…
 4.3 Stereo Matching
  4.3.1 ステレオ・マッチング
  4.3.2 特徴点検出で特徴点の視差(画素シフト)を求める
  4.3.3 三角形の相似で測距を行う
  4.3.4 自然画像に特徴点が少ないケースが多い
  4.3.5 疑似法線ベクトルを基に内積を利用する方法
 4.4 マルチカメラによるPhotogrametry


5 Hyper Sense〜3Dカメラだけでなく、RGBカメラでも使える情報抽出方法。数学モデルの未知数をLSMで推定する方法

 5.1 CMOSイメージセンサについて
 5.2 C.E.Shannonのチャンネル容量の法則】
 5.3 増感処理〜近接画素情報を活用してノイズ除去〜
 5.4 マッチング処理〜波長別浸透深度の違いを可視化〜
 5.5 色ベクトルとカラーマップ
 5.6 色ベクトルとメラニン色素
 5.7 血中溶存酸素濃度
 5.8 ビリルビンと黄疸症状
 5.9 ウロビリノーゲン
 5.10 血糖値
 5.11 単眼3Dセンシング
 5.12 サッカー選手のリモートバイタルセンシング(スポーツ応用)
 5.13 単眼3Dセンシングの問題点
 5.14 ステレオ3Dセンシング
 5.15 まとめ

6 心拍・呼吸に関する基礎知識

 6.1 心臓の構造と心電図
 6.2 呼吸動作と酸素供給の関係
 6.3 呼吸と心拍揺らぎの関係
 6.4 入浴中の心拍揺らぎと年齢
 6.5 心拍・呼吸センシングの原理
 6.6 カラー画像または赤外線画像からの心拍センシング
 6.7 デプスデータからの呼吸・心拍センシング
 6.8 KinectV1での非接触呼吸・心拍センシング
 6.9 スポット光方式〜反射光強度分布を放物面関数で近似して精密測距
 6.10 マーカー方式〜濃度分布関数または円形マーカーを用いた精密測距



 お1人様      受講申込要領 1口(1社3名まで) 受講申込要領 セミナー 総合日程 画像認識 セミナー日程
 新宣伝 セミナー日程