教員・研究者紹介

竹田史章

竹田史章: 教授

所属	工学部電子情報工学科システム工学研究科
学位	博士（工学）
専門	ニューラルネットワーク
ジャンル	科学・技術/情報技術
コメント	人工知能の一つであるニューラルネットワークを用いて高度な画像処理や工業部品の外観検査や野菜の品質検査、また、貨幣識別などの知的認識と、学習による機械の知能化の研究を行う。
リサーチマップ	https://researchmap.jp/read0063685

高校生の方へ研究室紹介

人に優しいマシン、人のいい加減さを理解できるマシン。

人工知能の一種のニューラルネットワークを用いて高度画像処理および知的認識、さらに、機械学習によるシステムの自律化を実施する。また、知能システムを実機に移植する研究も行う。

研究シーズ

研究活動情報

研究分野

ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学）, 制御、システム工学

研究キーワード

機械工学, システム工学, System Engineering

論文

食品検査の効率化について
竹田史章
キャノンITソリューション 2020年9月 [招待有り]
AIを応用した一次産業製品の高度検査および知的選別システムの事例紹介
竹田史章
FOOMA 技術ジャーナル 14 (2) 17-33 2020年2月 [招待有り]
カラーおよび赤外線深度画像による完全自動害獣捕獲装置起動用信号生成手段
竹田史章
高速信号処理応用技術学会 18 (1) 21-32 2016年12月 [査読有り]

AI及び画像処理によるセラミックボール全面検査システムの提案 , 竹田史章 , pp.1-pp.6 , pp.1-pp.6 , 画像ラボ , 2024年4月
食品製造プロセスにおけるAI・センサデータの活用方法とその実践例 , 竹田史章 , 2023年6月30日
食品業界における検品・選別作業の自動化について , 2023年5月31日

コーヒー豆を対象とする焙煎段階AI自動判定システムの提案と実証 , 田中大地; 竹田史章 , システム制御情報学会 , 2024年5月26日
AIを用いた搬送途中のコーヒー豆の混入異物自動検査手法の提案 , 清水翔太; 竹田史章 , システム制御情報学会 , 2024年5月26日
AIと動き解析を用いたセラミックボール表面の欠陥検査システムの提案 , 十九百淳; 竹田史章 , システム制御情報学会 , 2024年5月26日

DC/DCコンバータのニューラルネットワークによるオンライン学習・制御 , 曽禰大介; 綾部宏規; 竹田史章; 曽禰元隆 , 電気設備学会誌 , 31 , 7 , 579 , 587 , 2011年7月10日
DSPデジタル制御によるPOL電源の開発 , 野崎幸弘; 曽禰元隆; 竹田史章 , 電気設備学会誌 , 31 , 4 , 301 , 308 , 2011年4月10日
学習により自己チューニング可能なRadial-Basis Function Networksによる声紋認証手法の提案 , 佐藤公信; 竹田史章 , 研究報告音楽情報科学（MUS） , 2011 , 19 , 1 , 4 , 2011年2月4日
概要：本研究は新たな声紋認証手法の開発を目的とする．提案システムは特徴量抽出に Fast Fourier Transform を用い，識別器に未知のパターンに対して排除能力が優れた Radial Basis Function Networks(RBFN) を用いる．提案手法は RBFN の出力細胞数を 1 としているために，特定個人の認識と未知のパターンの排除に優れると予測される．実験により認証対象者となる被験者の未学習データを評価し，提案手法の認証率および排除率を確認する．The purpose of this study is development of a new voice verification method. Fast Fourier Trasform is used for the feature extraction method in the proposed system. Radial Basis Function Networks (RBFN), which is known that the rejection rate for the unknown pattern is hight, is used for the classifier of the proposed method. Especially, the number of the output cell of the RBFN is only one. Therefore, the proposed method excel as certification of specific person and rejection of the unknown person. In the experiment, the verification rate and rejection rate of the proposed system is confirmed using unknown pattern of subjects who will be verified.