センサ内蔵グローブと機械学習による手作業のデジタル化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 26P3-SS1-5

グループ名: 【E】第37回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2020/10/19

タイトル(英語): Visualizing hand action with sensors built into glove and machine learning

著者名: 松井 遼平(日立製作所), 田沼 巌(日立製作所), 川原 綾太朗(日立製作所), 牛尾 奈緒子(日立製作所), 吉元 広之(日立製作所), 河村 哲史(日立製作所), 杉井 信之(日立製作所)

要約(日本語): 手作業の作業エビデンス確保や逸脱作業検知の自動化が求められている。本研究では手作業のデジタル化を目的に、指先圧力と手先の作業音を捉えるセンサ内蔵グローブを開発した。また、少ない学習データでの手作業識別モデル作成を目的に、機械学習を用いたモデル作成手法を開発した 。これらを用いて、典型的な手作業であるコネクタ挿入作業とネジ締め作業について20秒間の学習データでモデルを作成し、その識別性能を検証した。

要約(英語): Aiming to digitalize hand works that remain at manufacturing sites, we developed a glove with built-in sensors that captures the pressure of the fingertip and the work sound. It was confirmed that the proposed hand-work-identification model can distinguish two typical hand works with 20 seconds of training data.

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