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作業進捗や作業ミス等の作業実績をリアルタイムに把握し、生産管理のレベル向上に寄与することを本研究の課題に設定した。この課題解決に深層学習が利用され始めている。深層学習では、作業の映像を用いることが多いが、作業内容が異なる場合は、都度その映像を用意する必要がある。本研究では、作業の最小単位である要素動作を学習に用いた。まずは、深層学習モデルによる人の骨格を検出する技術を用いて、研究室レベルのレゴブロックを用いた簡易作業で、単位時間が分類精度に与える影響を明らかにした。そして、一般的にモデル作業として利用されるボールペン組み立て作業で、単位時間が分類精度に与える影響を明らかにした。
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