オートエンコーダとCNNを用いたウェブ搬送時のトラフ検出の有効性評価

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC24010

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2024/10/01

タイトル(英語): Effectiveness Evaluation of Trough Detection on Flexible Film Using an Autoencoder and CNN

著者名: 長縄 翔太(名古屋工業大学)

著者名(英語): Shota Naganawa(Nagoya Institute of Technology)

キーワード: オートエンコーダ|畳み込みニューラルネットワーク|トラフ検出|ウェブハンドリング|ミスアライメント|ロールｔｏロール|Autoencoder|Convolution Neural Network|Trough detection|Web handling system|Misalignment|Roll to Roll

要約(日本語): ウェブ搬送装置では，張力の不均一によりトラフやしわが発生する。本論文では，オートエンコーダを用いたウェブ搬送中のトラフの検出を目的とする。具体的には，供試装置にミスアライメントを与えることでウェブ上に不均一な張力を発生させる。そしてカメラを用いて リアルタイムでトラフを観測し，オートエンコーダを用いて検出を行う。その結果，観測画像よりトラフの発生およびローラの傾きが検出可能となることを明らかにした。

要約(英語): In web handling systems, tension non-uniformity can lead tocauses troughs and wrinkles. This paper aims to detect troughs during web conveyance transportation using an autoencoder. Specifically, misalignment is introduced by the test equipment to generate non-uniform tension on the web. a laboratory prototype generates non-uniform tension on the web by providing the roller misalignment. Troughs are then observed in real-time, and detection is performed using an autoencoder. As a result, it was demonstrated that the occurrence generation of troughs and the tilt of the roller roller misalignment angle can be detected from the observed images.

本誌: 2024年10月4日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 15-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,249 Kバイト