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今後要求が高まる変種変量生産や単品生産に対応するためには、熟練技術者に頼っていた一品生産の自動化を行うことが必要不可欠である。具体的には、粘土などの加工を対象にロボットとセンサーシステムとから構成された加工システムをネットワーク環境下で試作し、感性評価を行いながらその機械に適した加工方法、加工条件を自律的に学習し、常に新しいものに対応できる生産システムの構築について研究を行った。
また、感性評価においては測定結果を直接処理するのではなく、粘土などの装飾加工結果を客観的に評価することにより、感性評価方法の概念や基準を自己組織化することを目標とした。これに基づき、人間に似た柔軟で滑らかな加工運動を実現する一品生産システムの実用化を試み、下記のような新たな知見を得た。
(1)感性評価の概念化とその自己学習方法の確立:
センサ情報を融合し、遺伝的プログラミングとシミュレーティドアンニーリングを組み合わせて感性評価の概念獲得プロセスを実現し、その実用性を確認した。
(2)感性評価に基づく最適加工条件の推定法の提案:
感性評価結果を生かすために、粘土の加工に適した条件を推定し、加工目的に合致するように加工を行う方法を提案し、その有用性を明らかにした。
(3)一品生産システムの実用面における問題点の解明:
感性評価に基づく一品生産システムを6軸多関節ロボットで構築し、その実用面での問題点を解明するとともに、ネットワーク環境下での有効性について検討を行い、興味深い結果を得た。
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