色度図を用いた深層学習による火薬調合率の取得方法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS24021

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2024/06/03

タイトル(英語): Investigation of a method to obtain the rate of gunpowder formulation by deep learning using chromaticity diagram

著者名: 嶋 諒大(大島商船高等専門学校),松村 遼(周南公立大学),北風 裕教(大島商船高等専門学校)

著者名(英語): Ryota Shima(National Institute of Technology (KOSEN), Oshima College),Ryo Matsumura(SHUNAN University),Hironori Kitakaze(National Institute of Technology (KOSEN), Oshima College)

キーワード: 深層学習|花火|火薬調合率|色度図|仮想空間

要約(日本語): 花火師の技術の継承を最新の情報技術を用いて効果的に行うことを目的とする．花火の技術を継承するために仮想空間上で花火の製造工程を体験できるシステムを作成し，VRグローブを使用して技術の習得を目指す．また，作成したい花火の色から深層学習を用いることで花火における火薬の調合率を決定させる．その結果，教師データと比較した際の精度が90%を超えることを明らかにした．

要約(英語): The purpose of this study is to effectively pass on the skills of pyrotechnicians using the latest information technology. In order to pass on the skills of pyrotechnicians, we have created a system that allows users to experience the manufacturing process of fireworks in a virtual space, and aim to master the skills using a VR glove. The system also uses deep learning to determine the mixing ratio of gunpowder in fireworks based on the color of the fireworks to be made. As a result, it was found that the accuracy of the system was over 90% when compared to the teacher data.

本誌: 2024年6月6日-2024年6月7日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 45-51 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,301 Kバイト