【高速・高精度な画像処理技術】【24卒】 ＳＣＲＥＥＮホールディングス 理系の通過ES(エントリーシート) No.112417（非公開/非公開）（2023/7/10公開）

　日本の排他的経済水域にレアメタルやエネルギー資源などと豊富な資源が多数埋蔵されているため、海底資源調査が進められています。調査を進めるうえで、長期的な資源データが不足しているため、我々の研究室では長期調査可能な水中ロボットの開発を進めています。しかし、そのロボットの画像認識システムでは、SfMと呼ばれる三次元画像復元システムの演算時間が長く、多くの長期的な資源データを取得できないという問題が発生しています。この問題を解決すべく、私は下記のアプローチを試みています。１点目のアプローチは、AKAZEという従来の画像特徴量抽出より演算量の少ない処理を採用することです。２点目のアプローチは、水中ロボットの位置情報を画像処理システムに適応することです。これにより、撮影画像の位置等の推定の処理を短縮することができ、結果、画像処理システムの演算時間の短縮につながると期待しています。 続きを読む

　AI技術と古典的なアルゴリズムによる画像処理技術の双方を適宜使い分けることで、製造装置の高速化や精度向上を画像処理により実現する仕事をしたいと考えています。この目的を実現するために以下のような開発や研究活動してきました。 ・水中ロボット開発（遠隔操作化システムやその関連制御システム等）や自動運転システム開発で培ってきたプログラミング技術 ・k-means法と呼ばれるAI技術を駆使したカラーボール認識システム開発や水中ロボットの画像処理研究で培った古典的な画像処理や高速化に関する技術 　いずれも高精度と高速度の双方を満たしたいと考えながら取り組んでいたのですが、双方のバランスを取りながらの実現が困難でした。そこで、AIは精度に強く、古典的な画像処理は速度に強いという特徴を活用することで、トレードオフな関係である高速・高精度な製造装置の実現で貴社に寄与したいと考えています。 続きを読む

去年の４月に参加したロボットカーレースでのシステム開発経験です。当初、私は理論的に考えれば達成できるだろうと安易に考えていましたが、クリアすべき条件の一つである「青線を認識したら、ゆっくり走行させる」という部分を安定して走行することが困難でした。この問題を解決すべく、プログラムの簡素化や走行場所の変更など試しましたが、うまくいきませんでした。数十回の試行でようやく、以下の①１モーターなどの機構 ② 青を認識するセンサ ③ ソフトウェアどれかが原因ではないかと考えました。あらゆる条件下で試した結果、②センサの値が時間等によってばらつきがある点が原因だと突き止めました。そこで、外れ値を除去するプログラムをシステムに組み込むアプローチを試し、安定して走行することができるようになりました。その結果、競技本番でもゴールすることができ、教授に最優秀と評価されたときの達成感はとても大きいものでした。 続きを読む

私は信頼性の高い情報を見極めることに自信を持っています。例えば3年前から始めたソフトテニスでは、当初力強い球が打てないため決定打に欠け、試合にあまり勝つことができませんでした。そこで、効果的なトレーニングメニューを考案すべく、テニスに有効な筋肉の部位や情報の信頼性いう観点から論文調査をしました。特にメタ分析と呼ばれる信憑性の高い論文調査より、大胸筋内側を鍛えるとフォアハンドストロークの強化につながる点、体力向上と心配機能向上に相関関係がある点がわかりました。こうした知見より、1．力強い球を打つために背筋と胸筋、2．心肺機能を高めるためにHIITと呼ばれる高強度インターバルトレーニングを考案しました。2年間毎日1、2のトレーニングメニューを遂行した結果、練習試合では4戦中3勝できるようになっていました。日々筋肉が増えていくことを自分で確認するときも含めて、達成感や楽しさは大きなものでした。 続きを読む