深層学習を用いた目視検査の作業支援システムの実用化に関する実証的研究

• Project/Area Number: 25K08171
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25010:Social systems engineering-related
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: 中嶋 良介 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (70781516)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 目視検査 / 外観検査 / 作業支援 / 作業管理 / 機械学習

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実用化を目指し、実際の目視検査工程での実態調査・検証と実験室でのシステム開発/改良・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・アルゴリズムの検討、(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用性を検証する。