2022 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能技術と開放型MR装置を用いた低コストなものづくり技能学習システムの開発
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20K02810
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| Research Institution | Hiroshima Institute of Technology |
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Principal Investigator |
寺西 大 広島工業大学, 情報学部, 准教授 (50237004)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松本 慎平 広島工業大学, 情報学部, 教授 (30455183)
竹野 英敏 広島工業大学, 情報学部, 教授 (80344828)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 暗黙知 / 開放式MR / 球面SOM / 解説エージェント / 低コスト実装 / 技能計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，課題(1)で，はけ塗り，やすりがけ技能の開放式MR型の学習支援システムについて，実際の操作部分にMRで重畳表示する方式の検討，課題(2)で球面SOMの分類結果をファジィクラスタリングに基づいて得点化する手法，課題(3)で解説エージェントの音声ガイド方式の視覚障がい学習者の物理学習支援システムへの適用に取り組んだ．
研究期間全体では次のような成果が得られた．
課題(1)「初学者用開放式MR型ものづくり技能学習システムの開発と検証」では，技能の４分野のうち重要な，やすりがけとはけ塗り技能を対象に開放式MR型の学習支援システムについて，やすりの位置や姿勢，塗布面のはけの形状を仮想化して，実際の工具操作部に重畳表示する方式について，試作検討した．
課題(2)「暗黙知・形式知の抽出・可視化・分類のための人工知能技術の開発と検証」について，先行研究のやすりがけ(切削・研磨)技能に特化した暗黙知の抽出・可視化・分類を行う球面自己組織化特徴マップ(SOM)の改良を行うとともに，球面SOMで得られた分類結果からファジィクラスタリングにより，学習者の習得度の数値化を試みた．また，鉄工やすりによる平面仕上げにおいての非熟練者の脳活動の計測を通した知見を得た．
課題(3)「ものづくり技能学習，開放式MRに適した解説エージェントの開発と検証」の解説エージェントを用いた教材提示において，動画と同等以上の学習効果が得られ，軽量データで実装できるPowerPointスライドでの教材提示方式の開発を進めた．
課題(4)「ものづくり技能学習システムの低コスト実装」では，低コスト実装として，上記課題(1)のはけ塗り状態の重畳表示の提示方法について，小型プロジェクタまたは底面設置LCDによる簡易型提示の試作に取り組んだ．また比較対象として従来型のMR表示についての基礎知見を得た．
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