地方でのスマートファクトリー推進を目的とした良品・不良品の高速判定システムの開発

• Project/Area Number: 23K11038
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60040:Computer system-related
• Research Institution: Hiroshima City University
• Principal Investigator: 永山 忍 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (10405491)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 外観検査システム / 機械学習 / ハイパースペクトルカメラ / プログラマブルハードウェア / 論理設計

Outline of Research at the Start

本研究では，製品の良品・不良品の高速判定システムを開発し，システムの詳細な性能評価により，その実用可能性や適した利用範囲を明らかにする．開発するシステムはハイパースペクトラムカメラとIsolation Forestという機械学習を用いて構成される．近年の深層学習に比べ，シンプルかつわかりやすいシステム構成のため，製造現場でのカスタマイズが容易に行えることが期待できるが，その一方で精度や処理速度が実用に耐え得るレベルになるかが未解明である．この未解明課題を明らかにすることで，当該分野における新たな可能性を提案する．