UIはmatlabで言語はPythonのフリーソフトを作る。Simlinkのようなモデル開発も用意してArduinoのような低価格ハードとモーター制御開発環境を作る。
↑で、高速で大規模なデータをプロットできるようにする。遅いmatplotlibの代わりになるような2D プロットツールを作る。グラフのカスタマイズも簡単にし、研究者の時間を奪わないようにする。
↑で、プロットに使う色を原色ではない使いやすいカラーマップを複数用意する。
↑で、グラフで、強調したい箇所以外を灰色にする。センスの良い強調色を予め用意しておく。
↑で、グラフをパワーポイントに貼り付けられるようにする。複数のグラフを並べる時に縦軸と横軸を揃えたり、大きさを揃えたりするのをソフト側で自動化する、もしくは複数の候補をマウスでえらぶだけである程度の体裁が整うようにする。
↑で、大規模なデータの場合でも、エントロピーを計算し外れ値を強調する。マウスのホイールで拡大縮小をスムーズに行えるようにする。
↑で、3D シミュレーションとリンクできるようにする。物理シミュレーション時に3D モデル組み込めるようにする。
↑で、光学シミュレーションができるようにする。
↑で、物体移動シミュレーションができるようにする。現実の自動位置決めステージと連動できるようにする。

ソフトウェア 関係②

パワーポイントでの資料作成をサポートする機能を作る。特にポンチ絵作成
数式の入力を楽にする。ややこしい記号や微調整をLaTexで試行錯誤して時間を奪われるのを防ぐ。
数式からプログラミング候補を作る。数式は作れたがプログラムに落とし込むまでの時間を節約する。
最初に単位を入力すると計算後も単位を保持してくれる。表示時に指数ではないわかりやすい単位をつけてくれる。単位による桁間違いの防止。
オペレーションリサーチの最適化を楽にできるようにする。事例から選ぶなど。

ソフトウェア 関係③

PythonでのRAW 画像データライブラリを作る。デモザイキングアルゴリズムを選べ試せるようにする。
RAW 画像でのセンサー起因のノイズ除去
OpenCVとPillowで足りない処理を整備。RGBの順番をわかりやすくする。ベイヤー以外のセンサーも考慮する。自動車向けのRCCC、RCCBなど。
マシンビジョンでの、3D モデルに対してライティング位置、形状を選べるようにし、検出したい欠陥に対して、最適なライティングを選べるようにする。
ライティングの位置と検出したい欠陥に対しての、機械学習用のデータベースを作成する。
自動位置決めステージと機械学習を連動させる。検出％が上がりやすい位置を学習で最適化する。

ハードウェア関係

光学除振台を軽い素材で作る
積分球とバッフル
分光計
6軸ナノポジショナ
ビームプロファイラ
フェムト秒レーザ

その他

APPLIED IMAGE社、Imatest社のISO 準拠のカラーチャートを買う。カメラの性能評価用。
Imatest社のカメラ評価用のLED ライトボックス

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