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| ■論文No. |
GS1-5 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2021/09/08 |
| ■タイトル |
深層学習を用いた画像識別による不良品検知システムの開発 |
| ■タイトル(英語) |
Development of a Defective Product Detection System Using Image Identification With Deep Learning |
| ■著者名 |
和渕 諒汰（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,福見 稔（徳島大学） |
| ■著者名(英語) |
Ryota Wabuchi (The University of Tokushima Graduate School), Shinichi Ito (Tokushima University), Momoyo Ito (Tokushima University), Minoru Hukumi (Tokushima University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
906-912ページ |
| ■キーワード |
機械学習|深層学習|画像処理|不良品検知|システム開発人工知能|Machine Learning|Deep Learning|Image Processing|Defect Detection|System DevelopmentArtificial Intelligence |
| ■要約(日本語) |
本研究では、画像識別の技術を用いて、不良品の自動検知システムの開発を最終目標としている。現在の工場における製品の不良品の仕分けは、目視で行っており、長時間労働であることから、過酷な労働環境となっている。また、同じ検品対象物でも、人や日ごとに検品結果が変わってしまう恐れがあり、品質の保証が難しい場合があり、実際に現場で作業を行っている方々も課題であると考えていることを確認した。そこで、機械学習による画像識別を用いて、自動で検品対象物が良品か不良品を識別し、作業者の負担を削減することができるシステムを開発した。また、機械学習で精度高く不良品の検知を可能にすることで、品質を一定に保つことを可能にし、作業者が抱えている課題を解決することができる。この手法をイングリッシュマフィンを検品対象物として研究を行い、適切に良否判定を行なうことが可能であることを確認できた。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
482Kバイト |
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