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高密度データ可視化アルゴリズムの産業機械の異常検知への応用

研究課題

研究課題/領域番号 22KF0415
補助金の研究課題番号 22F20046 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分外国
審査区分 小区分18020:加工学および生産工学関連
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

研究代表者

高本 仁志  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 上級主任研究員 (30613244)

研究分担者 ADIKARAM KALUTARA KORALAL  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 外国人特別研究員
ADIKARAM KALUTARA KORALALAGE LASANTHA BRITTO  国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 外国人特別研究員
研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2023年度: 400千円 (直接経費: 400千円)
2022年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
キーワード工作機械 / データ分析 / Data Analysis / Smart Manufacturing
研究開始時の研究の概要

製造分野では、近年のセンサ技術の小型化や高精度化、工作機械の知能化に伴い、工場から実時間で得られるデータはその種類、質、量に関して飛躍的に向上・増加しており、これらのデータと人工知能技術などを統合的に用いた生産性の向上が喫緊の課題である。本研究は、工作機械から得る稼働データなどを用い、工場での計画・製作業務に従事する技術者の現場での判断を支援・高度化するデータ可視化技術・機械学習技術を開発する。

研究実績の概要

製造分野では、近年のセンサ技術の小型化や高精度化、工作機械の知能化に伴い、工場から実時間で得られるデータはその種類、質、量に関して飛躍的に向上・増加している。そして、これらのデータと人工知能技術などを統合的に用いた生産性の向上が目指されている。本研究では、工作機械の状態を定期的にモニタリングすることで得られるデータを活用した工作機械の異常検知手法と可視化手法を研究した。本研究では、Graphical Knowledge Unit(GKU)と呼ばれる、一定の測定数(数万~)を持つ定量的データを、その統計的な情報をできるだけ失うことなく、その記録過程で動的に2次元画像に圧縮する技術に注目し、この技術を用いて、切削加工用工作機械の主軸の先端に取り付ける工具の劣化を検知できることを確認した。この技術は、測定間の時間的関係を考慮しない手法であり、GKUのみでは時間の経過により発展する劣化などの減少を扱うことができない。このため、本研究では、1つのGKUの入力となる測定データの選び方や、複数のGKUの入出力の関連性を考慮した。本研究の成果として、国際誌の査読付き論文を1報執筆し、国際会議(スリランカ)および国内の会議(日本)において口頭発表を行った。本研究期間では扱われなかったが、工具の劣化以外にも、切削加工時の機械の振動や機械を構成する個別設備の挙動の変化など、取得データに影響を与える現象がある。これらの現象の識別などに対してGKUの適用が妥当であるかどうかは、今後の研究課題である。

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] An Automatic Density Cluster Generation Method to Identify the Amount of Tool Flank Wear via Tool Vibration2023

    • 著者名/発表者名
      Adikaram K.K.L.B.、Herwan J.、Furukawa Y.、Komoto H.
    • 雑誌名

      Proceedings of 2023 International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE)

      巻: 1 ページ: 1-8

    • DOI

      10.1109/scse59836.2023.10215035

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [学会発表] An Automatic Density Cluster Generation Method to Identify the Amount of Tool Flank Wear via Tool Vibration2023

    • 著者名/発表者名
      Adikaram K.K.L.B.
    • 学会等名
      2023 International Research Conference on Smart Computing and Systems Engineering (SCSE)
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Modelling and Predicting Tool Wear and Surface Roughness by Plotting Vibration Data on an Automatic Density Cluster Generation Method Known as Graphical Knowledge Unit2023

    • 著者名/発表者名
      Adikaram K.K.L.B.
    • 学会等名
      IEE-Japan Industry Applications Conference 2023
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書

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公開日: 2022-07-28   更新日: 2024-12-25  

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