3D CNNによる液体中の異物識別の有効性

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS21014

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2021/02/27

タイトル(英語): Effectiveness of foreign matter identification in liquid by 3D CNN

著者名: 植田 翔太(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Syota Ueda(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 深層学習|動画認識|機械学習|教師あり学習|時間的特徴|３Ｄ　ＣＮＮ|Deep Learning| Video recognition| Machine learning|Supervised learning|Temporal characteristics|3D CNN

要約(日本語): 本研究では試薬瓶の中の液体中に混入した異物を3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D Convolutional Neural Networks)を用いて識別する手法を提案する．液体入りの試薬瓶の動画を3D CNNモデルで学習させ異物あり，異物なしの2クラス分類の識別を行い提案の有効性を考察した．

要約(英語): In this study, we propose a method to identify foreign substances mixed in the liquid in the reagent bottle using a three-dimensional convolutional neural network (3D Convolutional Neural Networks). We learned the video of the reagent bottle containing liquid using a 3D CNN model, identified the two-class classification with and without foreign matter, and considered the effectiveness of the proposal.

本誌: 2021年3月2日次世代産業システム研究会

本誌掲載ページ: 5-8 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,303 Kバイト