失敗を糧に。との例がエンジニアスキルUPにつながればと考え事例紹介致します。

弊社内のエンジニア(研修中)のケースです。
弊社のエンジニアは、原則1人1テーマですがそこまで任されるまでは常に研修中扱いで、お客様にアウトプットするものは常にチェクされながら経験を重ねていきます。

研修中とは言え、画像処理の開発に特化した会社の社員ですから画像処理に関する案件以外の業務はありません。画像処理の基礎知識は十分身についているハズです。これが知識とタイトルに書いた理由です。

ある処理の商談前実験を、指示を受けて担当していました。対象画像を色々な処理をした後、二値化する部分で想定通りの結果が得られず、より高度な二値化処理を考えているようでした。

そこで、処理の検討アプローチを説明させてみて、駄目だしを行った次第です。

視点が、二値化が想定通りにならないから。と、色々な二値化手法考案に向いていた点を「視野が狭くなっている」との指摘をしました。すでに身につけている処理で解決できるはず。との指摘です。

説明を受けて、前処理部に工夫(知っている処理)を加えるとスムースな結果が得られると考えた次第です。

実験レポートにまとめるタイムリミットもある為、答えに近いヒントを出しました。セミナー受講者や、IPキットご愛用の方であればご存じの「チャンネルミキサー」機能でした。

これは、RGBの画像データに対して、係数をかけた行列演算をする機能です。

セミナーでは、一番初歩としてカラー画像をグレーススケール画像に変換する際の、色の重み付けを行い、グレースケール化する説明行います。しかし、行列演算なので単にグレースケール化するだけではなく他の用途にも使えます。他の用途にも使える事もセミナーでお話してます。

弊社社員ですから、この話も何度も聞いています。
これを、今回の指摘を受けるまで結びつかなかった事が「知識と実践」の違いなのです。

彼も、今回の実践で深くインプットされたでしょう。
知識を得る事と、実践を重ねる事。どちらもエンジニアとしてスキルUPし続けるためには、大切な事で終わりは無いと思います。

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【会社概要】(WEBからは「画像処理 開発」で検索)

KITは画像処理専門開発メーカー。

お客様の製品の付加価値を高めていただくために、
「部品」としての「画像処理」技術を追求し、提供する会社です。
単にソフト開発とハード開発を行うだけではなく、
それらの手段を駆使して「KITの画像処理」という価値を生み出し、
色々な応用分野で独創的な製品を世に出すお手伝いをしています。

 価値の高い画像処理技術を生み出すためには、
同じ会社内に、アルゴリズム開発、ソフト開発、ハード開発を
それぞれ専門として深く追求するメンバーが活躍してます。
 社員全員の共通テーマは「画像処理」。
この共通テーマに向けて全員で知恵を絞って25年間チャレンジ
を続けてます。

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