AlxisDataBlog-数学・物理学


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以前、今後の光学についての議論で我々のポジションを明確にしました。この光学の進化において我々はパラダイムシフトを起こします。


もしかしたらパラダイムシフトの実験的なきっかけのみで、理論的な枠組みは他者が補間するかもしれません。細かいことはさておき、我々はそのパラダイムシフトの流れの中で、直ちに光学機器にイノベーションを起こします。


今回は以上のような前提のもとに今後の光学を論じてみたいと思います。


まず、重要な考え方ですが、従来の課題を解決する技術という視点は捨てましょう。技術面でインクリメンタル・ラディカルという分類があるように、課題に対しても同様の分類が成り立ちます。インクリメンタルな課題は誰もが想像し得る共感を得易いものですから、これを解決したいと考えるのが通常の発想だと思います。しかし、真のイノベーションの価値は、ラディカルな課題を考えたときに発揮されます。


概念の発明という視点をもつとラディカルな課題は考えやすくなります。


我々の眼と脳という臓器は、如何なる進化をしようとも分解能で制限された世界にしか触れることができません。これに対して、カメラとコンピュータという眼と脳を代替する装置は、デコンボリューションによって制限なく世界に触れることができます。「見る」という概念が自然をトレースするという既存の意味ではなく新たに生まれ変わると考えることができます。


このような光学で新しい世界を空想することは非常に興味深いことですね。(written by J.Nishigata)


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我々が思い描く今後の光学について

本日はRINGを活用したユースケースをご紹介したいと思います。昨今、商品棚や倉庫のバーコードをスマホを使って読み取るサービスが多く登場しています。その際、できれば広い画角で一気に大量のバーコードを読み取りたいというニーズがありますが、RINGを活用することはできるでしょうか。以下のような手順で実験してみようと思います。今回：①ハードウェアの前提チェック　　　　iPhone12mini を用いて、搭載カメラがバーコードを分解できる限界距離を求める次回：②RINGでの解析　　　　設定した距離で複数のバーコードが映った画像に対し、RINGを適用し効果を確認する　　　③定量評価して通常のものと比較してデコード可能か検証する以下、①の実験結果を記載します。＝＝＝【背景・目的】　商品管理を簡素化したい。　スマホからバーコードを含んだ画像を撮り（※）、バーコード情報を商品管理へ連携したい。　※商品の売り場などで撮影を想定　距離、スマホの解像度から、バーコードの読み取り可能か検証を行った。【検証方法、数値】　以下の①～④の方針・手順で、検証を行った。　　①撮影した画像のバーコード最小単位（縦線１本）が、1px以上になるように、距離を変えた。　　　※最小単位が1px未満だと、バーコードの判別不可　　②バーコードの横幅を測定し、1mの距離で44px、2mで22px(=44/2)、・・・となった。　　③バーコードの縦線は67本のため、67px以上必要。　　④最小単位を1px以上にするには、計算(=44/67)および測定から0.66m以下の距離が必要。　　　※今回の設定は、2ｍ以上の距離で撮影を想定↓　50cm　⇒　87px

デコンボリューションと画像圧縮の絶妙な組み合わせ