機械学習による機械部品の外観検査自動化システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS22007

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: 2022/03/06

タイトル(英語): An Automated System of Visual Inspection for Machine Parts Exploiting Machine-Learning

著者名: 鄭 万賢(琉球大学),平良 琢磨(AI･Signコンサルティング),長田 康敬(琉球大学)

著者名(英語): WANXIAN ZHENG(University of the Ryukyus),Takuma Taira(AI Sign Consulting Co. Ltd),Yasunori Nagata(University of the Ryukyus)

キーワード: 機械学習|外観検査|自動化システム|Machine Learning|Visual Inspection|Automated System

要約(日本語): 本稿では機械学習に基づく検査カメラを構成し，自動車部品の一つであるピストンリングの自動検査システムを構築したのでこれを報告する．構築したシステムは部品供給装置からベルトコンベアに送られた部品が機械学習(CNN)によるコンピュータヴィジョンにより，欠陥品と正常の分類が行われ，ロボットアーム（4軸）により仕分けされる．PCはＴPU搭載のRaspberryPiを用いている．生産ラインへ適用できる分別速度と制度を達成している．

要約(英語): In this article, visual inspection camera system based on machine learning (CNN) is constructed, and an automated inspection system for damage or scratch of piston-lings that is a kind of vehicle parts. This system consists of supply equipment, belt-conveyer, deep learning camera and 4-axis robot arm. Main computer is RaspberryPi with TPU (Tensor Processing Unit). The constructed system achieves performance to actual production line in processing speed and accuracy.

本誌: 2022年3月9日-2022年3月10日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 29-31 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,214 Kバイト