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画 像 処 理 メ ー ル マ ガ ジ ン
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２０１７年４月２６日 Ｖｏｌ.１１６
------------------------------------------- 株式会社ケーアイテクノロジー
http://www.kitech.co.jp/
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・エンジニアコラム………………… トレーサビリティ
・ＫＩＴ情報発信…………………… ハードエンジニアの仲間入り
・編集後記…………………………… にまいもりのひとり言
■ エンジニアコラム --------------------------------------------------
トレーサビリティ
過去に存在してない「新しい」技術や分化には、「新しい」ルールが必要ですね。
画像処理のコラムなので、検査装置用画像処理で考えてみます。
検査は、「何故それを不良としたか？」と言う判断の追跡（トレーサビリディ）
が必要とされる事が多いです。
では、ディープラーニングで学習させた「学習済みモデル（ニューロンの
重み係数など）」は、何故その重みになったか？を追跡する事は、困難ですし、
意味があるのでしょうか？
従来手法でも、検査対象物毎に変える画像処理パラメーター等の「レシピ」と、
機械学習で作られた「学習済みモデル」は同じ扱いで良いのでしょうか？
スマホの普及により、ツイッター等で発信された言葉に著作権は？と
新たなルール作りをされているように、機械学習で作られた「学習モデル」
は著作権で保護できるのか？等、新しいルール作りも求められると思います。
■ ＫＩＴ情報発信 ----------------------------------------------------
ハードエンジニアの仲間入り
かなり久々に、ハードエンジニアが仲間入りしました。
KITは、「画像処理」に特化した開発集団ですが、実現手法を考える
アルゴリズム開発も考えを表現する手段はソフトウェアです。
そこで考えられた実現方法をもとに、製品等に仕上げて行く手段が
「ソフトウェア」と「ハードウェア」の二種類存在します。
ハードウェアで実現する場合の最大のメリットは「速度」です。
ソフトウェアでは、要望速度に達する事ができない場合でも
ハードウェアでは、（デバイスの容量次第で）大量の並列処理にする事が
できるので、ソフトウェアの限界を超える速度が実現できるのです。
ソフトウェアや、それを実行するCPUの処理速度も、年々高速化して
ますが、同時にFPGAなどのハードウェアの回路規模も年々大規模化
高速化してますので、ハードウェアが不要になる事は無いでしょう。
KITのハードエンジニアですから、最低限（社外セミナーや
プレゼントキャンペーンでの課題）の画像処理は、例外なく全員が
身につけていきます。
■ 編集後記 ----------------------------------------------------------
にまいもりのひとり言
今年の目標として、腕立て伏せを連続１００回を設定しましたが、
今のところ、うまくいっておりません。
最初の１ヵ月は、連続２０回から３０回へ回数がアップしましたが、
その後全く回数が増えず、すでに３ヵ月以上経過しましたが、
連続３０回が限界です。
毎日腕立て伏せをするのは、良くないようなので、
現在は週４〜５でやっています。
友達に相談したところ、セット数を増やすと良いと助言を貰いました。
今後は、インターバルを入れて２セットやるようにするか検討中です！
最後まで読んでいただいてありがとうございました。
次回の『画像処理メールマガジン』も宜しくお願いします！
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【画像処理メールマガジン】
発行日：隔週第2・4水曜日（休刊：祝日、年末年始など）
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