複数種類の時系列データを統合的に扱う工程作業認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-09-18
• タイトル: 複数種類の時系列データを統合的に扱う工程作業認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Work Recognition with Multiple Type Integrated Time-Series Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センサ技術と位置測位
• 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: 株式会社東芝生産技術センター
• 著者所属: 株式会社東芝生産技術センター
• 著者所属: 株式会社東芝生産技術センター
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 株式会社東芝生産技術センター
• 著者名: 大島, 宏友; 吉井, 崇哲; 福田, 雅允; 前川, 卓也; 浪岡, 保男
• 著者名(英): Hirotomo, Oshima; Takanori, Yoshii; Masamitsu, Fukuda; Takuya, Maekawa; Yasuo, Namioka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 製造現場では，リアルタイムかつ継続的な作業認識を行うことで，迅速な進捗管理や生産諸元を自動的に取得する取り組みが行われている．本研究では，作業者の骨格位置，製造対象の状態，作業者と製造対象の作用点の遷移といった時系列情報を統合的に扱うことで，製造対象，作業サイクル，作業者の立ち位置の自由度に柔軟に対応して自動で作業認識を行う手法を新たに提案する．本手法は GNN (Graph Neural Network) と LSTM (Long Short-Term Memory) を組み合わせて構成しており，作業情報間の特徴および時間遷移の特徴を学習し推定することが可能である．実際の組立工程で取得した作業データを用いて本手法を評価し，提案手法の有効性を確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In a manufacturing site, immediate progress management and automatic acquisition of various production data are conducted by real-time and continuous work recognition. In this study, we propose a new method which recognizes elemental works automatically with flexibly dealing different types of products, work cycle and worker's position by integrating time-series data of worker's skeleton, product states and point of action between workers and products. This method consists of GNN and LSTM and enables to learn the feature among work information and time-series. Accuracy and validity of this method were investigated with actual data which are collected at an assembly process.
• 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 2023-CDS-38, 号 7, p. 1-8, 発行日 2023-09-18
• 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