| Item type |
Trans(1) |
| 公開日 |
2020-10-06 |
| タイトル |
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タイトル |
製造現場の作業分析結果を利用したカメラと深層学習による作業手順のリアルタイム監視システム |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Real-time Work Procedure Monitoring System by Deep Learning and Web Camera Using Results of Work Analysis at Manufacturing |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[コンシューマ・デバイス論文] 作業分析，リアルタイム監視，深層学習，Webカメラ，インダストリアル・エンジニアリング |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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株式会社システック井上 |
| 著者所属 |
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長崎大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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長崎大学大学院工学研究科 |
| 著者所属 |
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長崎大学大学院工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Systec Inoue Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Nagasaki University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Nagasaki University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Engineering, Nagasaki University |
| 著者名 |
村井, 浩一
今井, 哲郎
荒井, 研一
小林, 透
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| 著者名(英) |
Koichi, Murai
Tetsuo, Imai
Kenichi, Arai
Toru, Kobayashi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
これまで製造現場の品質向上を目的として，作業ミスをリアルタイムに検知するシステムが提案されているが，検知した作業ミスに対して，正しい手順での作業のやり直しまで指示するような汎用的なシステムは報告されていない．そこで我々は，作業改善のための作業分析結果を利用して作業手順をリアルタイムに監視し，誤りがあった場合には正しい手順をティーチングできる汎用的な作業手順リアルタイム監視システムを開発した．本システムでは，作業分析結果である標準作業と標準作業時間および，分析時の作業動画から学習された深層学習モデルを監視基準に用いることにより，作業手順の誤りや作業時間の乖離が検知された際に，分析時の模範となった正しい作業手順で作業者へティーチングを行うことを可能とした．さらに，この深層学習に用いる学習データについて作業分析結果と作業時の動画から自動的に生成することにより，深層学習を利用する際の課題とされる学習データの準備にかかる労力と時間を大幅に削減することを可能とした．本システムについて組立作業の模擬環境で実験評価を行い，有効性について明らかにした． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
The systems to detect work errors in real time have been proposed for the purpose of quality improvement at manufacturing sites, however it has not been reported a generic system that instructs to rework detected work errors in a correct procedure. Therefore, we have developed a generic system that monitors work procedures in real time and conducts a teaching in correct procedures, if there are any errors, using results of work analysis for improvement. This system enables to perform a teaching to workers in a correct procedure which is a model in the analysis, when it detects errors in work procedures or deviations of work hours by using a deep learning model learned from standard work and working hours and videos of working in the analysis. Furthermore, by automatically generating learning data used for this deep learning from results of work analysis and videos recording workers' working, the system can remarkably reduce time and labor required for preparation of learning data which is considered as a problem in using deep learning. We conducted an experimental evaluation of this system in a simulated environment of assembly work and clarified its effectiveness. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628043 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）
巻 10,
号 3,
p. 1-10,
発行日 2020-10-06
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2186-5728 |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-TCDS1003002.pdf (2.4 MB)
