| 研究課題/領域番号 |
22K13471
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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| 研究機関 | 茨城大学 |
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研究代表者 |
原口 春海 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 講師 (70796325)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 検品支援 / 作業者訓練 / 機械学習 / 製造業 / 品質管理 / 検品 / CNN / 歯科医療用部品 / 生産管理 / 検品作業 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
申請者はこれまで，検品支援ツールの開発・導入を行うと共に，導入による検品作業者の作業効率の変化を研究してきた．申請者らが開発した検品支援ツールでは，畳み込みニューラルネットワークを使用することで作業者による判断のばらつきを判別モデルへ反映させることを実現した．一方，検品対象によって判別モデルの精度にばらつきが出るという課題も残った．
そこで本研究では，従来行ってきた医療器具に加えて良品／不良品の判別がつきづらい単色の工業用品を対象に，作業者の技能向上(判断基準の平準化)と検品支援ツールの判別精度向上を同時に満たす検品訓練システムを開発し，その導入効果を定量的に評価する．
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| 研究成果の概要 |
本研究は人による目視検品と検品機械による自動検品の検品精度を同時に向上させるシステムの構築が目的である．検品対象は歯科医療に使用するドリル状器具とし次の3つのツールの開発と導入効果の測定を行う．完成したシステムは(1)ラベル付けツール(2)検品訓練ツール（3）自動判別ツールの3つのツールで構成される．検品対象製品は（1）ラベル付けツールで良品と不良品の分類が行われ，その基準を元に検品担当者は（2）検品訓練ツールで検品の訓練を行い，自動検品機械に組み込まれる（3）自動判別ツールの分類モデルを作成する．（2）検品訓練ツールで得られた結果を（3）に反映させることによって判別精度の向上が確認できた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は主に2つに要約される．ひとつ目が実現場に即した作業者による目視検品と機械による自動検品の双方を統合した検品システムのモデルを考案したこと．ふたつ目が目視検品の訓練に使用する検品訓練ツールで得られた目視判断の傾向を自動検品用の判別モデル作成に適用することによって，従来判別モデルを作成しづらいと言われてきた特徴量を抽出しづらいうえ不良品の絶対数が少ない工業製品に対して精度の高い判別モデルの作成を実現したことである．
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