圧電センサと深層学習を用いた重心検出システムの高精度化・実用化

カテゴリ: 部門大会

論文No: 10P3-SSP-29

グループ名: 【E】第38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: 2021/11/02

著者名: 小山 太佑（東京理科大学）, 橋爪 洋一郎（東京理科大学）, 飯島 高志（東京理科大学）, 宋 俊東（東京理科大学）, 岡村 総一郎（東京理科大学）

キーワード: 圧電センサ|深層学習|高精度化|センシング|Raspberry Pi

要約(日本語): 4枚の圧電センサを用いた重心検出システムは、大型化しても低価格で実装ができるが、センサの特性差などの補正に手間がかかる。そこで、深層学習を用いて誤差補正をせずに高精度な位置検出を目指す。深層学習のための教師データと学習プログラムを実装し、システムの検出精度について評価した。学習モデルからの出力は真の値から平均±5mm以下の誤差であり、システムの検出精度を深層学習によって効率化できることが示された。

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