| M2 | 廣野 | 表面形状によりワークを分類するための3D CNNの設計と産業用ロボットへの実装 |
| M2 | 松井 | 転移学習を用いた欠陥検出のためのCNNモデル構築時における画像補間方法の影響 （前年度） |
| M2 | 八木 | 工業材料の細長クラック検出のためのFCNモデルとYOLOモデルの適用実験 （前年度） |
| M1 | 坂田 | ONNXのRuntimeモデルを用いた自動ピッキングロボットのための欠陥検出機能の開発 （前年度） |
| M1 | 鄭 | Stable Diffusion を用いた画像拡張による工業材料の欠陥検出用CNNモデルの性能の改善 （前年度） |
| B4 | KIM | |
| B4 | 大隅 | |
| B4 | 杉山 | |
| B4 | 中村 | |
| B4 | 西田 | |
| B4 | 松冨 |
MATLAB入門
https://jp.mathworks.com/help/matlab/getting-started-with-matlab.html
院生と学部生はTOEICのスコアを報告してください。メールでも研究ノートでもOKです。現在は100％受験できているようですので進学や就活時にスコアを持っていないと大きなdisadvantageになります。
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2024年12月18日〜20日 SICE SI 2024 ( 岩手県盛岡市・アイーナ)
November 5-8, 2024, CECNet2024
2024年9月 産業応用工学会講演会
2024年9月3日(火)〜6日(金) 第42回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2024） 大阪工業大学梅田キャンパス
第40回 ファジィ システム シンポジウム / FSS2024 2024.9.2（月）- 9.4（水） 椙山女学園大学 星が丘キャンパス 〒464-0802 愛知県名古屋市千種区星が丘元町17-3
August 27-30, 2024 The SICE Festival 2024 with Annual Conference, organized by the Society
of Instrument and Control Engineers (SICE), at Kochi University of Technology
Eikokuji Campus
Presenter: Mr. Sakata and Mr. Theng
16th IIAI International Congress on Advanced Applied Informatics July 6-12,
2024, Takamatsu, Japan
2024年6月12日(水)〜14日(金) SSII2024、坂田君、鄭君、廣野君 発表予定
5/30 MATLAB EXPO 2024 東京・台場「ホテルグランドニッコー東京台場」 ポスター 永田発表予定
5/2(木) 10:40〜報告会（PPT報告） M2は修論進捗、R6研究計画、研究進捗、M1はSICE2024スライド、研究進捗、B4は課題進捗
4/25(木) 10:40〜報告会（PPT報告） M2は修論進捗、R6研究計画、研究進捗、M1はSICE2024スライド、研究進捗、B4は課題進捗
[課題２-２]と
[課題２-３]を追加しています。
4/22（月） SSII2024参加登録、永田(30000)、廣野(8000)、坂田(8000)、鄭(8000) 最終原稿Upload、登録＆支払い完了
4/18(木) 10:40〜報告会
MVTec Anomaly Detection Dataset: MVTec Software のデータセットでも評価を進めましょう。同じような効果が観察できるといいですね。
4/16（火） PM HCLSデータ内の3DCNN_SHAPEの動作チェック（廣野君）
4/12 一行日誌は鉛筆は×だそうです。ペンで記入しましょう。それと、12:00〜13:00の時間はカウントしないでください。
4/11(木) 10:40〜 研究室ゼミ、B4は課題進捗報告、M1とM2は研究進捗報告
B4のみなさんへ、各自のPCでは例えば、D:\DATAフォルダの下に R6_Shimura のような苗字でフォルダを作って、そこにデータを保存するようにしてください。デスクトップなどにデータを置かないようにしましょう。
令和６年４月９日（火）１５：００〜１６：３０ TA研修会
4/9（火） 14:30〜 卒研性は、4年生対象の学科ガイダンス終了後に研究室のガイダンスを行います。参加者：大隅、松冨、西田
B4（卒研生）は金曜日の機器制御を必ず履修して受講し、卒研に反映させること
PM：森本さん、研究の打ち合わせ
4/3 MATLABアプリのVAE設計部分の説明
4/2 卒研生は課題No.1から取り組み開始しましょう！
4/2（火） 9:00〜 4/1の続きです。終日、質問受け付けています。M2の中間報告書は、章ごとに仕上げてOKもらっていった方が収束が早いと思います。
SSII2024ポスターチェック（坂田君、鄭君）->HPのA0プリンタで印刷完了
4/1（月） PM M1,M2の研究計画書案の〆切、M2の修論中間提出〆切、SSII2024のポスター案〆切 （すみません、14:00〜15:00会議入りましたので、終わらなかった人は明日も9:00から続けます）
3/28 坂田君の研究計画書確認 「対照学習モデルFCDDを応用した欠陥検出とコンカレントな可視化」、テツリン君の研究計画書確認「VAEを用いたCNNモデルの汎化能力向上のための画像拡張」
研究ノートは第３者に見せれるようにしっかり書いてください。なお、JABEEコースはこれがないと修了できません。
また、院生は４年生のお手本になるような研究ノートを残していくこと。経験上、技術的な取り組みの客観的な記録が残せないならば会社に入ってから苦労するだけでなく、窓？に追いやられます。
卒研生、院生ともに、今後は毎週木曜日の10:40〜進捗報告会です。
課題13まで実行できてOKが出た学生から、卒研テーマを絞っていきましょう。希望のテーマを受け付けます。
[課題 13] ボクセルデータについて調べ、課題12で得られたPCDをボクセルデータに変換し、sampleフォルダのMATLABアプリImage20240209で表示させてみましょう。
[課題 12] PCDについて調べ、CR-Scan Lizard 3DスキャナーでオブジェクトのPCDを測定し、sample5のMATLABアプリにあるViewerで表示させてみましょう。
（廣野君が、PCDやボクセルデータを使っています。）
[課題11] 最近の技術である、Stable Diffusion と Vision Transformer (ViT)について調べてPPTにまとめましょう。鄭君が先行調査しているので情報交換するとよいでしょう。（鄭君がStable
Diffucion 使っています。）
[課題10] MATLABのイメージラベラでYOLOモデル学習のためのｇTruthデータを作成し、どこにあるかを推定できるオブジェクト検出を体験しましょう。現在、MATLABアプリではYOLOv2,
YOLOv3, YOLOv4が使えます。どの画像データを使うのかについては永田に尋ねてください。MATLAB標準のイメージラベラを使ったアノテーション作業については八木君に教えてもらってください。
[課題９] MagicianにEndoscopeカメラを取り付け、ゲインを変化さえながらビジュアルフィードバック制御の実験を行います。カメラ固定用ジグが装着されていない場合はカメラを固定できないので、ジグ製作してみましょう。応答性のよいPゲインとIゲインの組合わせを見つけましょう。MagicianとMATLABアプリを使ったVF制御実験については松井君に教えてもらってください。
[課題８] MATLABアプリの転移学習で利用可能な既存のCNNモデルには、AlexNet,
VGG16, VGG19, GoogleNet, Inception-v3, IncResNetV2, NASNet-Mobile, NASNet-Large,
EfficientNet-B0, ResNet-50, DarkNet-53, DenseNet-201, xception, MobileNet-v2,
ShuffLeNet があります。それらの入力層の解像度や開発された経緯などの特徴を調べてPPTにまとめておきましょう。卒論や修論にも記述するとよいでしょう。
[課題７] 下記URLにあるMG400のモデルをCreoに取り込み、モデルを表示させてみましょう。どのような3Dモデルでしょうか？
https://www.dobot.cc/downloadcenter/mg400-2.html?sub_cat=273#sub-download
[課題６ー１] PythonアプリでMagicanのペグインホールタスク用のHCLSデータを自動生成できるので、動作実験してみましょう。->
Pythonがインストールされていない場合は、インストールにTryしましょう。坂田君がPythonでMG400を動かしています。
[課題６] 課題３で保存した.playbackファイルを、MATLABアプリ（sample6）を用いてHCLSデータに変換して、そのHCLSデータを使ってMagicianを動作させてみましょう。
HCLSデータを用いることで、いろいろな機能拡張が可能になります。
[課題５] SSII2023, SSII2024の原稿を読んで内容の理解を試みましょう。 ⇒ manuscript1 manuscript2 ssii2024-1 ssii2024-2 ssii2024-3 誤字など見つけたら報告してください。
[課題４] 課題２ではオリジナルのsssNetを学習しましたが、課題４では同じデータセットを使って、転移学習（14.
Transfer Learning ⇒ sssNet）という学習法でsssNetを設計してみましょう。
[課題３] MagicianとDobotStudioを使って、ロボットの教示再生機能（Teaching
& Playbak）を体験しながら、ペグインホールタスクを行ってください。Magicianは9台あるのでどれか使ってください。足りない場合はスライダー上のMagicianも外してあげます。
うまく挿入できない場合は、スティックとホールのクリアランスを増やしてみましょう。進捗報告会ではペグインホールタスクの実験は動画で報告してください。
・・・教示データを保存すると.playbackというファイルが生成されるのでメモ帳で開いて中身を確認してください。 https://www.dobot.cc/dobot-magician/product-overview.html
スカラ型ロボットM1 https://www.dobot.cc/dobot-m1/product-overview.html
小さい方の3Dプリンター（Adventure3）のマニュアルです。STLデータも行けそうですが・・・どうでしょうか？ どこかにGコードファイル(.gx)に変換できる機能があるそうです
https://after-support.flashforge.jp/uploads/manual/Adventurer3.pdf
[課題２-３] CAM、Grad-CAM、Occlusion Sensitibity について調べて、CNNの判断根拠の可視化機能（MATLABアプリにあります）を体験しましょう。
[課題２-2] 深層学習ブームのきっかけとなったAlexNetのネットワーク構造を調べてPPTで詳述し、説明できるようになりましょう。
[課題２-1] CNNモデルで利用されている batchNormalizationLayer と globalAveragePooling2dLayer について調べましょう。
[課題２] まず、各自のPCにMATLAB2024aをインストールしてください。必要なアドオンがあるので、永田に尋ねてください。MATLABアプリでCNN（深層学習といっても浅い構造のオリジナルsssNet）を訓練させてみましょう。使用する画像データセット、画像解像度、クラス数は特に指定しません。自分でデータセットを決められない人は相談してください、指定してあげます。例えば、CIFAR-10データセット（Canadian
Institute For Advanced Research）があります。 学習結果と評価結果は研究ノートで報告し、OKが出たら、課題３へ。
今回は動作確認が目的ですので、画像ファイル数は適当に決めてください。井上君、kaggle.com/datasets/moltean/fruits 見ました。人参などの縦長の画像は避けた方がよいと思います、２クラスではなく、３クラス以上でも行けると思います。学習に使う枚数は同一にする必要はありませんが、だいたい近い方がいいです、最低でもそれぞれのクラスで300枚くらいはあるといいですね。
4/1からは卒研ノートと１行日誌をつけてください（卒研単位に必須 [シラバスのとおり]
です。：院生に尋ねるとよいでしょう）。院生も研究ノートが単位修得に必須（シラバスを見ること）ですので注意のこと。
[課題１ー２] Creoで治具モデルに挿入するスティックモデルを作成してください。Magicianを使ったペグインホールタスクに利用できるように0.7mmから1.0mm程度のクリアランスとなるように設計、加工してください。ノギスで測定するとよいでしょう。 スティックモデルについても研究室で具体的に説明するので声かけてください。OKが出たら課題２へ
[課題１ー１] Creoで治具モデルを作成し、3Dプリンターでの造形実験をしてください。治具モデルは研究室で具体的に説明するので声かけてください。OKが出たら課題１−２へ
[課題1-0] 課題１で作成したSTLデータをDXFデータに変換し、Creoでその形状を確認すること。また、DXFデータについて調べること。DXFとは別に、IGESやSTEPといったフォーマットも普及しているので、調べておきましょう。
[課題１] Creoで「山口東京理科大学」の文字モデルを作成し、3Dプリンターでの造形実験をしてください。「山口東京理科大学」の加工サンプルは研究室にあるので参考にするとよいでしょう。自分の名前の文字モデルでもOKです。 -> フォントデータを3Dプリンターで加工するにはSTLデータへの変換が必要です。坂田君からの文字モデル作成のためのヒント（学内からのみ見れます。このPDF内の課題は無視してください。実際の課題はこのURLの赤文字です。） 下記PDFは関連情報です。
http://www.rs.tusy.ac.jp/nagata/H27_Fukushima.pdf
http://www.rs.tusy.ac.jp/nagata/R1_Oya.pdf
http://www.rs.tusy.ac.jp/nagata/R1_Handa.pdf
には先輩の概要があります。熱で溶ける積層用の樹脂材料は何種類か色があるので適当に使ってよいです。交換には知識とコツが必要です。
Creoの長さの単位についてこちらのパソコンで印刷してみたところCreoの長さの単位はinchですが，STLファイルに変換し，印刷用ファイルに変換する過程で，mmとして扱われるようです．Creoではmmと思ってモデルを作成してよいと思います．
各自のPCに https://www.dobot-robots.com/service/download-center?keyword=&products%5B%5D=316 のControl SoftwareにあるDobotStudio (DOBOT Magician) v1.9.4 ・ Jan 10, 2022 インストールTRYしてみてください。->もっと新しいバージョンがあるかもしれません。 アカウントを作る必要があると思います。 これは、DOBOT Magician用のアプリケーションです。
3/21以降ですが、新４年生は誰かきたときでよいので、入口ドアのメンバーの行先表示を作って掲示してください。古いのは外して、研究室の丸テーブル上に置いておきますので参考にしてください。
MATLABをインストールできた人は、MATLABアプリ（画像処理、AIを使った学習と評価）をZoomで説明するので声かけてください。なお、MATLABインストール時は、Neural
Network Toolbox, Parallel Computing Toolbox for GPU, Deep Learning Toolbox,
Statistics and Machine Learning Toolbox をOｐｔｉｏｎでインストールする必要があります。わからない人は院生に尋ねるとよいでしょう。
3/19 各自、研究室使用開始前に床やテーブル上を掃除してください。ゴミはすてましょう。ゴミかどうかわからないときは尋ねてください。
3/19 新４年生は DOBOTのティーチング＆プレイバックのデモを見てください。 https://www.youtube.com/watch?v=8urQ0Fzue40
3/19 新４年生は自分のノートPCにMATLABをインストールしてください。 Neural Network Toolbox?, Parallel Computing Toolbox for GPU, Deep Learning Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox, Instrument Control Toolbox はOptionとしていっしょにインストールしてください。
（注意事項）
4/1以降は、 卒研生は卒業研究ノート と １行日誌は卒業認定に必要です。その日のエフォートを記録すること。就活や資格勉強は書かないでください。
卒研ノート、一行日誌には、就活のこと、ゼミ以外の授業のことは書けませんので注意のこと。ペンを使って記入すること。
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学部生の就職活動事前連絡は電子メールを使ってください。（ホワイトボードの月予定表にも書き込んでおいてください）。
就職活動連絡が出ていないものは、研究室で卒業研究や就職活動を行うな
ど、研究室を基点に活動してください。
院生、学部生は日々の取り組みとして研究ノートを書いて毎日提出しておいてください。
下記は学部生が対象です。
新卒業論文様式.zip LaTex の使い方 LaTexのインストール方法
卒業研究一行日誌.xls :-> 就職活動は記入できますが卒研時間にはカウントできません。卒業研究に取り組んだ時間や内容を記入のこと。各自、一行日誌と研究ノートに記録を残してもらいます。一行日誌と研究ノートは単位修得に必須の要件です。
就職活動事前連絡票.doc -> 事前に提出 してから就職活動に参加してください（電子メールでも可です）。（ホワイトボー ドの月予定表にも書き込んでおいてください）
卒業研究の単位修得には、卒業研究一行日誌、卒業研究ノート、卒業研究の概要（ワードで作成）、卒業論文 （LaTexで作成）、卒研発表用PPTの提出が必要になります。一つでも欠けると単位が出せませんので注意のこと。
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