CNNの層構成が画像内のマーカ位置の同定精度に与える影響の検討

抄録

発光マーカとカメラを用いた変位測定法が提案されている。しかし、マーカ位置の同定に関数フィッティングを用いる従来の方法は、処理時間が長く、撮影条件によっては精度が低下するという問題がある。CNNを位置同定に用いることで、これらの問題の解決を図る。本報告では、疑似的に生成した学習用データを用いて、従来法とCNNを用いた方法の測定精度と処理時間を比較した。また、CNNの層構成についても検討を行った。