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  1. 研究報告
  2. ソフトウェア工学(SE)
  3. 2020
  4. 2020-SE-204

製造業における製品品質のオンラインリアルタイム診断ツール

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203487
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203487
3a43e810-1856-4438-a247-f5b71b38c627
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SE20204016.pdf IPSJ-SE20204016.pdf (1.3 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2020-02-24
タイトル
タイトル 製造業における製品品質のオンラインリアルタイム診断ツール
タイトル
言語 en
タイトル nline and Real-time diagostic tool for product quality in the manufacturing industry
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 支援システム
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
現在,Edecrossコンソーシアム
著者所属
現在,Edecrossコンソーシアム
著者所属(英)
en
Presently with Edgecross Consortium
著者所属(英)
en
Presently with Edgecross Consortium
著者名 佐々木, 大知

× 佐々木, 大知

佐々木, 大知

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福田, 浩章

× 福田, 浩章

福田, 浩章

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高橋, 和也

× 高橋, 和也

高橋, 和也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 製造業において,産業用ロボットの導入により,生産性の向上が著しい.さらに生産性を向上させるためには,検査工程の自動化を進めることが不可欠である.近年,AI 技術の一つであるディープラーニングが急速に進歩している.検査工程の自動化の手法として,ディープラーニングを用いた画像認識による外観検査が主流となっている.しかし,この手法では製品の良否を判定することはできるが,不良品が発生した原因がわからない.そこで本研究では IoT 技術を用いて,製造過程のデータ収集を行い,産業用ロボットの動作をグラフ化し,可視化することで製品の良否判定をリアルタイムで行い,不良品が発生した原因を視覚的に表示するツールの実装と提案を行う.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In the manufacturing industry, the introduction of industrial robots has significantly improved productivity. In order to further improve productivity, it is essential to automate the inspection process. In recent years, deep learning, which is one of the AI technologies, is making rapid progress. As a method of automating an inspection process, an appearance inspection by image recognition using deep learning has become mainstream. However, with this method, the quality of the product can be determined in sequence, but the cause of the defective product is not known. In this research, we use IoT technology to collect data on the manufacturing process, graph and visualize the operation of industrial robots, and determine the quality of products in real time by visualizing the cause of defective products. Implement and propose tools to be displayed
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10112981
書誌情報 研究報告ソフトウェア工学(SE)

巻 2020-SE-204, 号 16, p. 1-6, 発行日 2020-02-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8825
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:31:44.152721
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佐々木, 大知, 福田, 浩章, 高橋, 和也, 2020: 情報処理学会, 1–6 p.

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