研究課題/領域番号 |
23K19989
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研究種目 |
研究活動スタート支援
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
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研究機関 | 岩手大学 |
研究代表者 |
堀田 克哉 岩手大学, 理工学部, 助教 (60981058)
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研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 異常検知 / 機械学習 / 部分空間クラスタリング |
研究開始時の研究の概要 |
製造業における外観検査において,AIによる異常検知は製品の品質管理の保証および人件費削減という観点から必要不可欠な技術である.しかし,近年の生産形態は「少品種・大量生産」から「多品種・少量生産」へと変化しているため,多品種の異常パターンを網羅的に収集することは容易でない.さらに,同一生産ラインに複数品種の製品が流れる「混流生産」への対応は,生産コストを削減するために無視できない課題である.本研究では,各品種において少量の良品サンプルが形成する特徴空間を同時に捉えることができるマルチ部分空間学習法を構築することで,少量の良品サンプルのみを用いた多品種異常検知モデルの実現を図る.
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