2026-04-22T10:49:31Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218123 2025-01-19T15:15:55Z 1164:6389:10832:10910

深層学習を使用した組立工程の作業支援の研究-製造現場の新人作業の初期教育短縮に向けて- Study of work support for assembly process using deep learning－Toward shortening the initial education of newcomer work at manufacturing sites－ 井上, 貴夫 Takao, Inoue LOIS 日本の中小企業の強みである人材の育成に関して，新人の作業について組立工程による作業支援を行う為に，YOLO を用いた深層学習より作業手順を製造中の物体の配置の組み合わせにて，物体検出を行うことによる作業支援が可能か，評価実験を行いその手法の有用性について研究を行った． Development of human resources, which is a strength of Japanese SMEs, In order to support work by the assembly process for the work of newcomers. From deep learning using YOLO, work procedures are combined with the arrangement of objects in manufacturing. Is it possible to support work by performing object detection? We conducted an evaluation experiment and studied the usefulness of the method. 情報処理学会 2022-05-19 jpn technical report https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218123 2188-8671 AA12628305 研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN） 2022-SPT-47 13 1 4 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/218123/files/IPSJ-SPT22047013.pdf application/pdf 1.3 MB