@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02007271,
 author = {石田,繁巳 and 松井,威 and 金井,貴浩},
 issue = {4},
 month = {Feb},
 note = {近年，機械製品の動作音による検査の重要性が増している．これまでの熟練の検査員による官能検査が多く行われてきたが，検査員の負荷や技術伝承が問題となっており，自動化に向けた研究が進められている．自動化に向けては定量的な評価指標の決定に向けた分析が必要であり，手間が大きいことから，本稿では，製品ごとの特徴を人間が分析することなく半自動的に異常を検知するD-SAPI（Difficulty-based Semi-Automatic Product Inspection）システムを示す．D-SAPIシステムは，機械の動作状態を推定する教師あり学習モデルを構築し，異常音では動作状態推定が難しくなることを利用して異常を検知する．実際の工場環境で収集した音声データを用いて評価を行った結果，最大ROC-AUC 0.818で異常を検知できることを確認した．},
 title = {機械製品の動作音による半自動検査手法の提案},
 year = {2026}
}