| Project/Area Number |
22K14439
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
中嶋 良介 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (70781516)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 目視検査 / 外観検査 / 作業支援 / 作業管理 / 機械学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、深層学習を活用した作業支援システムの構築を目指し、実際の目視検査工程での実態調査と実験室でのシステム開発・被験者実験を並行する。具体的には、①実際の製品の欠点を対象とした適切な照明条件・撮影条件、②深層学習の判別精度の向上に必要な製品画像の要件、③欠点候補の可視化と効果的な作業者へ情報提示方法の検討を進め、実際の生産現場でその有効性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、深層学習を活用した作業支援システムの構築を目指し、実際の目視検査工程での実態調査と実験室でのシステム開発・被験者実験を並行して実施する。具体的には、①実際の製品の欠点を対象とした適切な照明条件・撮影条件の検討、②深層学習の判別精度の向上に必要な製品画像の要件の検討、③欠点候補の可視化と効果的な作業者へ情報提示方法の検討を進め、実際の生産現場でその有効性を検証する。
本年度は、産学連携で共同研究を実施している製造業の協力を得て、実際に複数の製品の良品と不良品を収集した。そして、照明の種類（蛍光灯やLEDなど）や照射角度などの照明条件を変動要因とする実験を行ない、欠点の視認性に及ぼす影響を実験的に検討した。その結果、欠点によってその視認性が高くなる照明条件が異なることが明らかになり、実際の目視検査工程においては作業支援システムを導入する前に製品や欠点の特性を理解することが重要であることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
実際の生産現場での実態調査と実験室でのシステム開発・被験者実験を並行し、作業支援システムの実用化のための照明条件についても明らかになりつつあり、おおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
来年度は今年度に実施した実験結果に基づいて、作業支援システムの実用化に必要最低限の製品画像を数値シミュレーションにより検討するとともに、必要に応じて製品画像のデータ拡張（拡大・縮小・回転）や転移学習などの技術の応用可能性も検討する予定である。そして、作業支援システムと作業者のインタラクションとして、視覚や聴覚、触覚などを用いた様々な情報提示方法を変動要因とする被験者実験を通じて、欠点候補の作業者への効果的な情報提示方法を実験的に検討する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(11 results)
