科目コード	2021102
科目名 (英語名)	イメージセンシング基礎 (Basic Method of Image Sensing)
対象学科	知能電子システム科
開講時期	2年　前期
担当教員	間宮明
単位数	２単位
開講形態	講義
授業概要	【目的】 イメージセンシング技術とは、イメージセンサを使用して画像データを取得し、そのデータを処理することで付加価値の高い情報に変換し活用する技術をいう。本講義では、画像データの特性と、画像データを価値ある情報に変換するための基本技術について学ぶ。 【到達目標】 画像の種類、画像データの構造について説明できる 基本的な画像処理技術についてその原理を説明できる 画像から制御に役に立つ情報を取得する方法を説明できる 画像認識のための代表的な機械学習モデルについて説明できる 【科目の位置付け】 ICTの応用技術を学ぶものであり、本校教育・育成の重点事項①、知能電子システム科教育目標②⑤に対応する科目である。
授業計画	【授業の方法】 資料配布、小テストはe－learningを通じて行う。イメージセンシング基礎実習と連動して授業を進める。 【日程】 第１回 画像とは 第２回 標本化、量子化、データ容量、解像度、入力機器、出力機器 第３回 画像フォーマット、圧縮方法 第４回 色の基礎 第５回 画像処理、ヒストグラム、濃度変換 第６回 色の変換 第７回 しきい値処理 第８回 2値画像処理 第９回 フィルタリング処理 第１０回 幾何学変換、拡大縮小 第１１回 特徴抽出 第１２回 画像認識における機械学習、CNN、 第１３回 深層学習 第１４回 ノーコード機械学習を試す 第１５回 イメージセンシングシステムの構成、復習、まとめ 第１６回 試験と解説
成績の評価	【基準】 デジタル画像データの構造、基本的な画像処理手法、画像認識手法に関する理解度を評価基準とする。 【方法】 期末試験（80点）、毎授業で実施する小テストの合計得点（20点）を合算し、100点満点で成績評価を行い、60点以上を合格とする。
教科書・参考図書	教科書：プリント配布 参考図書：
その他	【履修にあたり】 e－learning上に資料はアップします。小テストは毎回しっかり取り組みましょう。イメージセンシング実習と連動して授業は進みます。 【この授業・実習に必要な機材】 特になし。