【未来を拓く自動化革命】【24卒】 オムロン 総合職の通過ES(エントリーシート) No.99795（九州工業大学大学院/男性）（2022/10/25公開）

私はバラ積み状態での物体把持の自動化を目指し研究をしている。そのためAIやロボット制御分野の知見があり、深層学習による物体認識とロボットでの物体把持を行った経験がある。研究では３次元点群を用いて物体の位置姿勢を推定しており、貴社の３Dロボットビジョンシステムにも自身の研究を活かすことができると考えている。またシステムはプログラムで動かしており、具体的にはPythonを用いた深層学習による物体認識、C++を用いた位置姿勢推定やロボット制御を行っている。このようにAIやロボット制御分野の知見とプログラミングでのシステム開発の経験は本テーマに必要とされるスキル要件に合致していると考える。 続きを読む

箱の中でバラバラに積まれた物体に対する把持システムの自動化を行っている。物体を把持する際には正確な位置姿勢(座標と回転座標)が必要であり、特にバラ積み状態は物体の位置姿勢を推定する難易度が高いという特徴がある。本研究は物体の把持を自動化することが目的であるため、各深層学習手法に必要な正解データはシミュレーション環境にて自動化しそれぞれ取得する。本研究の位置姿勢推定の流れは以下の通りである。 1.カメラで取得した画像から深層学習を用いた物体検出を行い、求める物体近辺の領域のみを抽出する。 2.新たに取得した点群と画像の対応付けを行い、1で抽出した領域に対応する点群のみを残すことで必要最低限の点群で処理を行う。 3.2で得られた点群を入力として、深層学習を用いることで複数ある物体の中から最も把持しやすい物体を一つ選択する。 4.3で選択した物体の点群を入力として、深層学習を用いることで位置姿勢推定を行う。 この一連の流れを実行することでシミュレーション環境および実機での物体把持に成功している。しかし姿勢推定における回転座標の精度が低いため、現在はさらなる姿勢推定の精度向上を目指し研究を行っている。 続きを読む

人と機械の関係性に焦点を当てた貴社の製品開発に取り組む過程やそのノウハウを学びたい。私は現在工場のライン作業の自動化を目指した研究を行っており、労働人口の減少が著しい現代において人々の働き方を一新する業務の自動化や効率化に大きな関心がある。そこで工場の自動化や無人駅システムなど積極的に機械での自動化を行い、社会課題の解決を目指す貴社に大きな魅力を感じた。本インターンを通して、貴社の技術革新をベースにした開発や課題解決を体感するとともに実際に商品化していく上で必要なことを学びたい。また社員の方と積極的に交流することで社会に価値を提供するための考え方や取り組む姿勢を学びたいと考えている。 続きを読む