2024-03-29T08:10:56Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002130552023-11-14T00:51:14Z06164:06165:06640:10712
時系列データの分節化と多重整列を用いた作業分析システムjpn行動認識http://id.nii.ac.jp/1001/00212949/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=213055&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan三菱電機株式会社先端技術総合研究所三菱電機株式会社生産技術センター三菱電機株式会社生産技術センター三菱電機株式会社先端技術総合研究所八田, 俊之菅原, 佑介玉置, 哲也三輪, 祥太郎近年,生産現場では機器(生産設備)から収集したデータの自動分析による改善の取組みが盛んに進められているが,人(作業者)については,作業の動作や順序が多様なために分析の自動化が難しい.このため多くの生産現場で未だ目視に頼る作業分析が主流であり,多くの手間と時間を要するという課題があった.これに対し,本研究では統計モデルに基づく行動分析アルゴリズムを用いて作業分析を自動化した作業分析システムを構築した.行動分析アルゴリズムは,まず,時系列データに対してガウス過程を導入した隠れセミマルコフモデルを適用することで分節化を行い,一連の行動を動作要素のシーケンスとして表現する.つぎに,動作要素のシーケンスに対して多重整列を適用することで,標準的なシーケンスから外れた非標準動作を検出できる.本作業分析システムは,行動分析アルゴリズムによるデータ分析機能の他,専門家ではない分析者でも簡単に使用できるよう,作業行動のデータ計測機能,分析結果の映像表示機能を有する.本作業分析システムを用いた改善業務担当者による作業分析の実証実験を行った結果,目視による作業分析に対して平均して約 1 割の所要時間で,正解率約 9 割の自動分析が可能であることを確認できた.マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集20211112811322021-06-232021-09-14