◎金城愛梨，砂川泰也（琉球大学），戸田真志（熊本大学），國田　樹（琉球大学）

植物の実の大きさや枝葉の成長などの生育状況は，同じ遺伝情報を持っている植物においても，日照時間，気温，土壌水分量などの様々な環境要因により変化する。そのため，植物の生育状況と環境要因との因果関係を明らかにすることは，農業分野において農作物の安定した収穫や栽培技術の向上のために重要である。植物の生育状況を非侵襲的に評価する方法の一つに，画像解析に基づく形態学的情報解析いわゆる「かたち」の解析がある。しかしながら，植物は3次元的な広がりを持っているために，2次元画像情報のみから正確な形態情報を得ることが難しいという問題があった。そこで本研究では，複数の二次元画像から3次元画像を再構成し，得られた3次元画像から形態情報を得ることを試みた。

◎砂川泰也（琉球大学），戸田真志（熊本大学），國田　樹（琉球大学）

視覚障がい者は，触れることができない物や，形状や質感が類似している物体を識別することが難しいため，自動販売機(自販機)で購入する商品を選べないという生活課題がある。我々は，その課題を解決するために，スマートフォンで利用できる「自販機ドリンク識別アプリ」の開発を目指している。開発するシステムには，視覚障がい者が自販機画像を撮影するための自販機検出機能と，飲料の種類とサイズを識別する商品識別機能が必要である。本研究では，直線検出やテンプレートマッチングのような特徴抽出，および機械学習を伴う知的画像処理による自販機検出を行い，それら手法を速度と精度の観点から評価，比較した。

◎島本和樹，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

本研究では蓄積ストレスを日常的に評価できるシステムを構築するための新たな試料として，爪画像に注目する。また，爪画像から爪半月部分の高さを抽出する手法を提案する。提案手法は，HSV表色系変換，指先検出，爪半月のエッジ検出で構成される。HSV表色系変換は，色情報などを直感的に扱いやすくするために行う。また，指先検出では，Value値を用いた2値化によって背景部分と指先部分の分離を行う。さらに，爪半月のエッジ検出では，爪甲と爪半月のエッジを検出することで爪半月の高さを算出する。ここでは，Hue値のヒストグラムを用いたエッジ探索を行う。最後に，ストレスタスクを与えた被験者と与えていない被験者に対して爪画像を撮影し，どのような傾向があるのか解析を行った。その結果，従来手法で蓄積ストレスがある可能性が高い被験者と蓄積ストレスがない可能性が高い被験者で妥当だと考えられる結果が確認された。

◎和崎　健，伊藤桃代，伊藤伸一，福見　稔（徳島大学）

現在，自動車の自動運転に向けた動きは大きなものとなっている。しかし現在のレベルから完全な自動運転のレベルに至るまでには様々な車両情報の取得が必須である。本研究では，車載カメラで取得した映像を利用し，車両の進行方向を判別することを目的としている。本研究では，車両のランプに着目し，車両の前後の判別，および右左折の判別手法を提案する。今回は，手動で切り取った車両のランプを利用し実験を行った。具体的には，車両の前後をブレーキランプの赤色を利用して判別をするため，ブレーキランプの有無について判別を行った。次に，車両の右左折を方向指示器の光の色を利用して判別するため，方向指示器の点灯，点滅の判別を行った。判別手法として，ブレーキランプの赤色と方向指示器の光の色の画像に対する割合をSVMを用いて判別した。実験の結果，車両の前後の判別，右左折の判別ともに高精度での判別が可能であることを明らかとした。

David Pich，○Katsuya Nakahira（National Institute of Technology, Okinawa College）

A spectacular diversity of fishes under a crystal clear sea water in Okinawa attracts numerous scuba divers, snorkelers around the world. With the advancement in computer vision and deep learning, we trained a model that can recognize 12 categories of fishes and perform the detection at 30 FPS with a mAP of 0.85 on our dataset. The results indicate that the combination of this model with a 5G connection can be implemented to provide fish’s information to scuba diver in real-time.

◎根川雅也，山田親稔，宮城　桂，與那嶺尚弘（沖縄工業高等専門学校），市川周一（豊橋技術科学大学）

本稿では葉や茎などが障害物となりやすく，果実が群生し重なることで個々の識別が困難である土耕栽培のイチゴ収穫作業の自動化に向け，障害物を払い除ける動作を行う腕を追加した双腕構成のマニピュレータを使用し，自動収穫の際に必要なイチゴの認識手法の検討を行う。効率化のためリアルタイムで動画内の果実を認識できるよう画像処理の高速化を目指す。

◎酒井亜規行，野崎真也（琉球大学），坂巻隆史（東北大学）

海岸などでの生態環境を測定する手法の1つにコドラート法がある。枠を撮影領域内に設置し，それを撮影する。海底でも同様に行い，その画像からサンゴの気質で判別する。また，岩などの判別して，枠内にどの気質や岩などがどれだけ存在するか定量的に評価する。これらの結果をまとめて解析することによって生態環境の把握に用いる。しかしコドラート画像の枚数は膨大であり，膨大な時間を要する。そこで，深層学習を用いて判別することを検討し考察するが，コドラート画像がカラー画像およびグレー画像である場合にその判別精度の違いを確認し，その結果を踏まえて，より有用な方法を検討する。

◎上原一斗，梅田龍亮，比嘉広樹（琉球大学）

We have developed a prototype of computer-assisted surgical system using AR. Some 3D objects generated by the system appear on a real world when recognizing an AR marker through a Web camera. The lung, stomach, liver, large and small intestines of 3D anatomical objects were also prepared. The marker-based AR system with user interfaces was evaluated. It was found Leap Motion device had nearly the same controllability as Xbox 360 controller.

◎上原和加貴，與儀喜野，長山　格（琉球大学）

機械学習の実行には膨大な学習データを使用することが必須であるが，十分に大量の学習データをあらかじめ準備することは容易ではない。そのため，我々は静的な3DCGモデルを作成し，それらを様々な視点方向から撮影して得た画像群を用いた学習により，十分な人物検知精度・オブジェクト検知精度が実現できることを先行研究において示した。これを代替学習と呼ぶ。これに対して，本研究では3DCGによる動的な動きのあるアニメーション動画を作成し，3DCGモーションに対する代替学習と，それによる運動種類の識別が可能かどうかを検討した。本稿ではその結果について述べる。

◎當間一史，長嶺翔太，與儀喜野，長山　格（琉球大学）

次世代の社会を大きく変える技術として，世界各国で自動運転車の研究が進められているが，特に安全運転実現のための方策が重要なキーポイントとなっている。また，運動の解析や予測に関する研究も行われ，いくつかの成果が報告されている。それらの研究では，人体の骨格や関節部をマーカーポイントとして利用している。これらに対して本研究では，人間が通常行う身体の運動や挙動の予測を汎用的に行うため，ビデオカメラ映像から検出した身体画像情報を，その輪郭情報とDeep Neural Networkで学習することによって，全身モーション挙動に関する短時間予測の実現を試みる。これにより，自動運転車の安全対策のための挙動予測やリハビリ，安全システムなど様々な面で挙動予測システムの活用が期待される。

◎大野瑛史，健山智子，松本慎平（広島工業大学）

下顎の矯正手術後における顔面浮腫の治療効果は，臨床医の目視などの経過観察が主であり，その診断基準が定まっていない。そのため，計算機を用いてその形態変化の客観表評価を提示する計算機支援診断システム（CAD）の確立は切望されている。本研究では，顔の浮腫具合を客観評価する計算機診断支援(CAD)システムの確立を目指す。顔面浮腫の観測手法として，これまで高精細レーザスキャナによる撮像手法が提案されているが，その装置は膨大なコストがかかるだけでなく，取得されたデータ量が非常に膨大である。それゆえ，効率的な顔面形態情報取得として，Kinectを用いた顔面形態変化の観測手法を提案する。さらに本研究では，Kinectから取得されたデータを用いて，正常顔と疑似腫れ顔間における差分を可視化として提示する。

◎折本　研，健山智子，本多雅史，宮本拓実，松本慎平（広島工業大学）

広告画像のキーワード付与は手動付与が主であり，作業負担の膨大化，キーワード付与の個人差が課題となるため，その自動付与の確立が求められる。画像内のキーワード取得として，OCRによる文字認識技術が挙げられるが，広告画像には文字だけでなく，その雰囲気を伝えるための複雑なデザインや背景，小領域画像などが含まれているため。OCRの文字認識低下につながる。本研究では，広告画像には，広告提示のための重要な文字領域とそれ以外の領域で構成されていることに注目し，画像を小領域へ分類した画像群を機械学習より解析することで，OCR認識の向上を目指した文字領域の認識手法を提案する。また，広告画像は背景が複雑なパターンが非常に多い，そこで，本研究では，エッジに基づき，小領域化された画像群を機械学習に基づいて特徴解析を行うことで，より高精度な文字領域の特定を行う。

○安里健太郎（沖縄工業高等専門学校）

我が国における65歳以上の高齢者人口は，2017年実績で総人口の約27.7%に達しており，すでに超高齢社会を迎えている。高齢者人口の増加に伴い，介護需要も年々増大しているが，介護職に携わる人材は，2025年で31万人，2035年で68万人不足すると予測されている。このような背景を一因として，近年，介護ロボットの普及に向けた様々な取り組みが実施されている。その成果物の一つとして，AMEDロボット介護機器開発・導入促進事業基準策定評価コンソーシアムによってまとめられた「ロボット介護機器開発ガイドブック」がある。このガイドブックでは，被介護者と介護者を主体としたV字開発プロセスが提示されており，ニーズ指向の介護ロボット開発において非常に有用な方法論となっている。本論文では，このV字開発プロセスに，新たにラピッドプロトタイピングを導入した手法について述べ，これに基づいて実際に作成した開発コンセプトの事例紹介を行う。

◎前里敬吾，安里健太郎（沖縄工業高等専門学校）

これまで著者らは，安価でコンパクトなポータブルアクティブサスペンションの開発検討を行ってきた。これは，能動的に局所の振動抑制を行う付加型のサスペンションであり，車椅子や自動車等の座席の振動除去による快適性確保や身体的負担の低減化といった，福祉支援機器としての様々な応用も考えられるものである。本発表では，これまで製作した二層構造のサスペンションのモデル導出と，状態フィードバック制御による振動抑制制御シミュレーションの結果について述べる。

◎具志翔太朗，比嘉広樹（琉球大学）

This paper presents a self-feeding robotic arm system for people with severe disabilities. We made a robotic arm with 7 degrees of freedom, and executed a motion to reach out food on a dish, to pick some up with a spoon and to bring it to user’s mouth. From experimental results, it is found that the robotic arm can convey it to the able-bodied experimental subject.

◎島袋雄一，具志翔太朗，比嘉広樹（琉球大学）

In this paper, we made a simulator for self-feeding robotic arm using Unity development environment in order to help people with disabilities of the upper extremities drink and eat. A robotic arm model and its controller were also designed. A body-abled experimental subject manipulated the simulator using a mouse device. From the experimental results, it was shown that he could control it easily.

◎池村洸夢，神里志穂子，亀濱博紀，眞喜志　治（沖縄工業高等専門学校）

県内の植物工場では工場長や工場勤務の人の感覚により野菜を育成しておりノウハウが確立されていないことや，就農者(障がい者)から「次の作業内容がわからない」，「自信を持って作業に取り組めない」といった意見がある。これらの課題を解決するために地元企業や特別支援学校と連携し，就農支援を目的とする水耕栽培システムの開発に取り組んでいる。連携している特別支援学校に水耕栽培キットを設置させていただき，子供たちに野菜を育てる楽しさを体感してもらっている。最終的にはできることの幅を広げることで働く意欲を高めつつ，植物の生産性を向上させることを目指す。

◎真栄田義史，神里志穂子，亀濱博紀（沖縄工業高等専門学校）

本研究の目的は生まれつき聴覚に障がいを持つ児童（以下，ろうあ児）の，読字力向上とともに言葉と事象の関連付け能力の向上を図る単語学習アプリの開発である。ろうあ児は本来得られる聴覚からの情報の分を補うために，漢字に対して正しい読み仮名を付ける読字力能力の向上が求められる。しかし，健常児と同じ，漢字を書いて大人に意味を聞く学習方法では言葉と事象の関連付けが困難である。先行研究では，アプリケーションをより効率的に児童に学習してもらえるよう，学習プロセスを改良した。今年度は，級数などを増やし，学習段階をあげていくことによって，学習意欲を向上させ，概念的な語彙の理解度をあげるための改良を行った。このアプリを用いた学習の影響を実際にろう学校にて調べたところ，教師からの聞き取りで，児童が用いている図を使って言葉の意味を説明できていることを確認できている。

◎長嶺　健，金城伊智子，亀濱博紀，神里志穂子，眞喜志　治（沖縄工業高等専門学校）

新しい農業の形として水耕栽培という栽培方法がある。そのメリットとして気候に左右されないことや，品質管理が容易な点などがある。しかし，水耕栽培のノウハウが確立されておらず，利益を上げることが難しいという問題点がある。そのため，それぞれの野菜にあった条件を明確にし，付加価値を付けた野菜を水耕栽培で効率良く育成する経験知が求められている。そこで本研究では，これまで工場で経験と感覚で行ってきた野菜の育成を水耕栽培の環境条件を変えて行うことで，どの環境条件が成長度と関連しているかを明らかにすることを目的としている。野菜の量の需要と供給のバランスがとれていないときには無駄に生産してしまい余ることがあるが，その生産スピードをコントロールできるようになることを目指す。そうすることで，工場の方がどの作業を行えばよいのかが明確になる。

◎城田璃々，神里志穂子，亀濱博紀，眞喜志　治（沖縄工業高等専門学校）

作業者が作業をするにあたって，作業の管理者が作業者全員の現状を把握しにくい，作業熟練者がつきっきりで全ての初心者への指導を行うことは時間的に困難である，作業者が作業中に困っているのかどうかは外部から判断するのは難しい。などといった問題点がある。これらの問題点を解決するため，本研究では生体情報を用いて作業者の困り感の定量化を行うことを目的とする。作業者の困り感を定量化することができれば，作業者が困っているときに熟練者や管理者がサポートを行ったり，困っている作業の詳しい作業内容やアドバイスなどをタブレットで示す。などといったそれぞれのレベルにあった作業支援が可能であると考えられる。

◎宮城　渉，中園邦彦，金城　寛（琉球大学）

本論文は，階層型のニューラルネットワーク（NC）の制御性能や汎化性能を向上させる遺伝的アルゴリズム（GA）最適化の改良法を提案する。制御対象は，旋回クレーンの吊り荷の振れ止め制御系とする。改良した点は，GAの進化過程の際，各NC個体の吊り荷の初期位置をある範囲内でランダムに設定し，さらに世代交代時も吊り荷の初期位置を変動させて最適化を行なうことである。本手法を用いて最適化したNCは，吊り荷の初期位置を変動させずに最適化したNC や，5 箇所の初期位置を指定し，その評価値の平均をとった値で最適化したNC と比較し，これらのNCよりも進化シミュレーション時間の短縮や汎化性能が向上し，有用性があることを示す。

◎金山佳広，金城　寛，上里英輔，中園邦彦（琉球大学）

近年では日本海近海の水産資源，石油，天然ガスや鉱石が注目されている。しかし海洋環境での資源調査は人間にとって難しく，自律型無人潜水機（Autonomous Underwater Vehicle，以降AUV）の開発が進んでいる。本研究は小型で扱いやすく，安価な水中ロボットの制御方法を確立するのが目的である。本研究ではAUVのモデルに基づき，遺伝的アルゴリズムを用いて進化学習するニューロ制御器を構築した。構築したニューロ制御器に一点学習と多点学習を行い，その性能をシミュレーションで検証した。またより良いロバスト性のあるニューロ制御器を作成するために，対象の初期位置の一点学習と多点学習の場合において，未学習の初期位置からシミュレーションを行い，ロバスト性を向上させるには多点学習が有効であることを確認した。潮の流れのような外乱が存在する海洋環境に適するAUVの制御にはロバスト性の高い多点学習が適している。

◎平良日向子，倉田耕治（琉球大学）

従来のニューラル・ネットワークは全入力に対して答を返すが，本研究では予測可能な入力にのみ答を返すネットワークを考える。通常の予測システムは過去のデータに対し，必ず将来の予測を与える。一方で，ここに株取引の達人がいるとする。彼は銘柄の値動きをいつでも正確に予測できるわけではないが，ときどき「この銘柄は値上がりする」という確かなアドバイスをくれる。いつアドバイスをするかは彼の自由だが，こんな気まぐれなアドバイザーでも十分役に立つ。このように，予測に自信があるときだけ予測値を出力するようなネットワークをつくりたい。本研究のシステムは二つのユニットで構成される。予測値を計算するユニットPとその予測が確実かどうかを判断するユニットDである。入力データには，予測可能なものと不可能なものが混ざっており，ユニットDは入力データを予測可能かどうか判別する。そしてこれらは互いに影響を与え学習していく。

◎宮田龍太，下屋祐貴，杉浦伊織，名嘉眞　紳，吉田成帆，北島栄司，比嘉舞輝，藤澤孝太，吉田裕行（琉球大学）

卒業制作課題として研究室の卒研生たちが取り組んでいる，Amazon EchoとRaspberry Piを連携させたIoTシステム開発について紹介する。また，研究室の院生たちがこのシステム開発のプロジェクトマネジメントを行なっているので，その方法についても紹介する。

◎上地涼子，鹿内健志（琉球大学），官　森林（農研機構）

サトウキビは，沖縄県の農家の約7割，耕地面積の約5割を占める基幹作物であり，地域経済，社会を支える重要な作物となっている。生産性を向上させるため，リモートセンシングによるデータを活用する農業が注目されている。本研究ではUAV（Unmanned Aerial Vehicle）に搭載されている高画質カメラで，沖縄県南城市大里のサトウキビ圃場の収穫前・後のRGB画像を高度30から50mで空撮し，これらの画像からサトウキビの生育解析を試みた。UAVはPhantom4 PRO V2.0（DJI社）を用い，撮影高度及び撮影のオーバーラップ率を数段階で設定し，撮影条件を決定した。撮影した多視点画像から三次元モデリングソフトウェアを用いて圃場内のサトウキビの茎や個々の枝葉が空間を立体的に占有している空間部分（キャノピー）を3次元情報として取り出し，サトウキビの表現型について考察し，生育や収量に関する解析を行った。

◎城間　康，安富祖　仁，桑江　健，長山　格，玉城史朗（琉球大学）

このシステムの目的は，物生育の最良な環境を探索するために，最適な栽培環境所付近を見出し，その結果を農家にフィードバックすることで植物の収量の増加，品質の向上を目的とする。最良な環境を探索するためには環境データ（ハウス内温度，湿度，日照，土中温度，土中水分）を自動計測で蓄積し，無線通信で農園のネット環境の中のアクセスポイントに転送し，得られた環境デ－タはクラウド上のストレージに蓄積され，環境データを系列デ－タとして保存する。また，クラウド上に収納された物理デ－タ群をWebベースでプロットし，どのような物理パラメ－タが，その目的にかなう因子となっているかを探索する。結果を可視化し，作業者にフィ－ドバックして作物に生育環境の最適化（CO₂施用条件，LED補光条件，灌水における最適水分量の決定）をすることで経験則（暗黙知）と，IoTプラットフォームの融合を図ることを行っていく。

◎中曽湧太，大城尚紀，玉城史朗（琉球大学）

マンゴーは鮮紅色の割合が多い順にA級，B級，C級と分類され，また黒い斑点がつくと等級関係なくヤニ果に分類される。現在この色による等級判別は，担当者が目分量で判別を行っている。しかしこの作業は収穫したマンゴーを一つ一つ確認しなければならず担当者の負担が大きい，また等級の判別に使用される基準は担当者の経験に基づいて作成されており，数値化が十分でない。そこで本研究ではマンゴー画像のRGB値やHSV値等の色情報を用いてマンゴーの等級を判別することを試みる。等級はマンゴー画像のHSV値，RGB値の分布グラフ作成により推定し，ヤニ果はマンゴー画像のマスク画像作成，そのマスク画像にラベリングを施し判別する。画像を用いたマンゴーの等級判別が可能となれば，担当者がマンゴーを一つ一つ確認する必要もなくなり，また誰でも等級判別をすることが可能となる。明確な等級分けを実現することで安定的な供給が期待される。

○齋藤秀和（琉球大学），直平洋平，松本貴典（NBCメッシュテック），三枝隆裕（沖縄工業高等専門学校），玉城史朗（琉球大学）

マンゴーは沖縄県を代表の高級果物で年間2,000トンの全国一の生産高を誇っている。しかし，収穫が6月から7月の約1ヶ月に集中するために，越年時期からの天候や台風の襲来による輸送停止等により，生産・出荷に大きな影響を与えている。さらに，温暖化により炭疽秒の影響を強く受ける危険性が高まってきている。そのような中で農家の安定的な収入を確保するには，適時な出蕾，その後の開花及び受粉後の順調な生育による品質の向上や収量のアップが重要な要素となってきており，成果を上げているLED採光とCO2供給を生かし，IoTによる環境データを分析と制御による出蕾の支援のための温度制御等を行い，収量と品質の向上を図っていく。

◎Anupa Koswatta（University of the Ryukyus），Faramarz Alsharif（Kitami Institute of Technology），Yasushi Shiroma（University of the Ryukyus），Tamura Junji（Kitami Institute of Technology），Shiro Tamaki（University of the Ryukyus）

This research is to analyze the behavior of the wind turbine eddy current brake system stability for the variable speeds between 10-20m/s to supply a steady power output to the dc greenhouse system. This dc greenhouse system is a low cost and environmentally friendly system. Also, we will use several wind input methods in order to get a robust electricity output. Our purpose is to get 20rad/s stall control output and supply steady power output to DC greenhouse system. In addition, the real wind data collected from Okinawa prefecture, Japan is used for the simulation.