DeepLearningを用いたミスに気づけるオシロスコープ学習教材の開発
| Project/Area Number |
18H00204
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
1200:Educational technology-related
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| Research Institution | Nagano National College of Technology |
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Principal Investigator |
大平 祐介 長野工業高等専門学校, 技術支援部, 技術専門職員
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| Project Period (FY) |
2018
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
Fiscal Year 2018: ¥470,000 (Direct Cost: ¥470,000)
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| Keywords | Deep Learning / オシロスコープ / 教材開発 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
[研究目的]
オシロスコープは電気電子系の学生実験実習を行う上で大変重要な計測器であるが, ボタンの多さや操作手順の多さにより, 操作の習得に時間がかかってしまう. また技術者として低学年のうちから新しい技術へ関心を持つことが大切であるが, 低学年の授業では基礎が中心となるため, 新しい技術に触れる機会が少ない. そこで本研究では, Deep Learningによる物体検出の技術を活用することによって, オシロスコープの誤った設定に気づくことができる教材の開発を行うことを目的とする.
[教材の特徴]
リアルタイムで物体検出を行うため, darknetフレームワークのYolo-v3-tinyを使用してオシロスコープ設定画像の学習を行った. ユーザが使用するアプリケーションは, オシロスコープの位置を正確に検出するためARライブラリのVuforiaを使用してタブレット上で動作する. 開発した教材を使用してオシロスコープの設定画面を検出する流れは以下の通りとなる.
1. スマートフォンでオシロスコープの表示画面を写して位置を検出し, 各設定項目の位置周辺の画像をサーバへ送信する
2. サーバに送信された設定項目の画像から物体検出を行い, 検出位置・検出項目名を取得し、結果をスマートフォンへ返す
3. 返された結果をもとに, 現在の設定が正しいかをチェックし, 誤っている場合は正しい設定を表示するとともに, 正しい設定にするための操作方法を提示する
[今後の予定]
オシロスコープの設定だけではなく, プローブ調整時の表示波形についても正しく表示されているかを確認する機能を追加して実験実習で使用する予定である.
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Report
(1 results)
Research Products
(2 results)
