機械学習を用いた電気実験における結線の重なり検出について

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS2-7

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Study on the Detection of Places of Crossed Wires in Electrical Experiments by Using Machine Learning

著者名: 倉田 浩希（日本大学）,矢澤 翔大（日本大学）,内田 暁（日本大学）,黒岩 孝（日本大学）

著者名(英語): Kouki Kurata (Nihon University),Syota Yazawa (Nihon University),Uchida Akira (Nihon University),Takashi Kuroiwa (Nihon University)

キーワード: 電気実験|配線の重なり|機械学習機械学習|Electrical Experiments|Crossed Wire|Machine Learning

要約(日本語): 本研究では、低学年の電気実験における結線について、配線の重なりを検出し、端子間の結線をそれぞれ分離できるか検討を行う。