| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2020-02-20 |
| タイトル |
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タイトル |
ディープラーニングを用いた手挿入部品検査の検討 |
| 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 |
コンピュータシステム |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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愛知工大 |
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愛知工大 |
| 著者所属 |
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三菱電機エンジニアリング |
| 著者所属 |
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三菱電機エンジニアリング |
| 著者所属 |
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愛知工大 |
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愛知工大 |
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愛知工大 |
| 著者所属 |
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愛知工大 |
| 著者名 |
池田, 渓一郎
鈴木, ひなの
高島, 信秀
倉町, 建士
梶, 克彦
内藤, 克浩
水野, 忠則
中條, 直也
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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 |
近年,工場では人材不足,製造物の多様化が進み,目視による検査の自動化のニーズが高まっている.しかし,手挿入部品を用いた少量生産の基板の検査では自動化は難しい.そこで,ディープラーニングによる工場の手挿部品検査の自動化を検討した.対象部品として電解コンデンサーを用いた.部品の写真と3DCG画像を学習データとして物体検出の実験を行った.ディープラーニングの手法としてはSSDを用いた.その結果,撮影した写真画像の学習データより3DCG画像を使った学習データの方が優れた検出結果が得られた. |
| 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 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集
巻 2020,
号 1,
p. 73-74,
発行日 2020-02-20
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |