回帰と分類用の深層学習を用いた製造現場での作業動作特徴抽出システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2020-09-22
• タイトル: 回帰と分類用の深層学習を用いた製造現場での作業動作特徴抽出システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Motion Feature Extraction System of the Work in a Manufacturing Site by Regression CNN and Classification CNN
• 言語: jpn
• 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: (株)システック井上
• 著者所属: 長崎大学大学院工学研究科
• 著者所属: 長崎大学大学院工学研究科
• 著者所属: 長崎大学大学院工学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Systec Inoue Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagasaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagasaki University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagasaki University
• 著者名: 村井, 浩一; 今井, 哲郎; 荒井, 研一; 小林, 透
• 著者名(英): Koichi, Murai; Tetsuo, Imai; Kenichi, Arai; Toru, Kobayashi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 製造現場の作業は多岐に渡り，その技能や作業効率を評価するための仕組みについても，それぞれの作業により異なる．モーションセンサや画像処理を利用した従来の方法を用いる場合，各製造現場の作業に合わせた専用のシステムが必要となり汎用化が難しい．そこで我々は，End-to-End の深層学習技術を用いることにより，カメラで撮影した動画から作業時の動作の特徴を抽出することができる汎用的なシステムを開発した．本システムでは，回帰用の CNN による物体の位置の予測と，分類用の CNN による動作の分類により作業動作の特徴を抽出する．本システムについて一般的な作業のひとつである，スパナを利用したボルト締め作業を対象として評価実験を行い，その手法の有効性について明らかにした．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: There are many different types of a work in a manufacturing site, and methods for evaluating the skill and work efficiency also differs depending on the work. A number of existing systems which are to extract motion features by dedicated methods using motion sensors or processing of images therefore it is difficult to use for general-purpose. In order to use our system for many works in manufacturing sites, we have used end-to-end deep learning models which are prediction of the object location by the regression CNN and classification of motions in a work by the classification CNN to extract motion features. We have evaluated our system in the bolt tightening work using the spanner that is a general operation and have confirmed effectiveness of our method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628327
• 書誌情報: 研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS）; 巻 2020-CDS-28, 号 19, p. 1-8, 発行日 2020-09-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8604
• 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