カリキュラムモデル
分類番号 M315-117-4
| 訓練分野 | 機械系（M） |
|---|---|
| 訓練コース | ロボットシステムへの画像処理技術の導入 |
| 訓練対象者 | 生産システムの自動化、省力化に携わり、ロボットシステムへの画像処理活用を図ることにより、生産の効率化を図ろうとする中核技術者 |
| 訓練目標 | 産業用ロボットシステムにおける画像処理装置の構成、検出方法、プログラミング、キャリブレーション、結合方法及びロボットシステムへの画像処理応用に関する知識及び技能・技術を習得する。 |
| 教科の細目 | 内容 | 訓練時間（H） |
|---|---|---|
| １．画像処理装置の構成 | （１）位置検出 （２）画像処理の仕組み イ．バイナリ処理とグレイスケール処理 ロ．バイナリ画像処理 ハ．グレイスケール画像処理 ニ．人間の目との比較 （３）ビジョンアプリケーション、関連機器、カメラキャリブレーション |
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| ２．ロボットと画像処理装置の結合 | （１）プログラミング （２）キャリブレーション イ．キャリブレーションの必要性 ロ．センサ座標とサイズ ハ．キャリブレーションデータの設定・治具 （３）キャリブレーション作業 イ．作業手順 ロ．ドットパターン治具 ハ．ツール先端点 ニ．センサ座標系の設定 （４）ロボットと視覚センサとの結合運転 イ．通信について ロ．視覚センサとロボットの送受信 ハ．ロボット側のプログラム ニ．視覚センサプログラムの起動 |
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| ３．最新の適用事例 | （１）ビジュアルトラッキングシステム （２）３次元ビジョンシステム （３）適用のノウハウ イ．カメラ・レンズの選定 ロ．照明の選定 ハ．ロボットの教示 ニ．メンテナンス、トラブルシューティング |
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| ５．成果発表 | （１）課題成果発表（プレゼンテーション） （２）発表内容に関する質疑応答 （３）総括討議 （４）まとめ |
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| ６．確認・評価 | （１）成果発表後の全体的な講評および確認・評価 | 1 |
| 訓練時間合計 | 18 |
| 使用器具等 | 産業用ロボットシステム |
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