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-

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-05-19
• タイトル: 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-
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Study of work support for assembly process using deep learning－Toward shortening the initial education of newcomer work at manufacturing sites－
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: LOIS
• 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: 株式会社システック井上 インダストリアルソリューション部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Industrial Solutions Division, Systec Inoue Corporation
• 著者名: 井上, 貴夫
• 著者名(英): Takao, Inoue
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 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: AA1155524X
• 書誌情報: 研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN）; 巻 2022-GN-117, 号 13, p. 1-4, 発行日 2022-05-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8744
• 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