イベントドリブン型MEMS-LSI集積化触覚センサアレイシステムと機械学習による物体識別の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: 14P2-A-4

グループ名: 【E】第39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: 2022/11/07

タイトル(英語): An Investigation of Object Recognition with an Event-Driven MEMS-LSI Integrated Tactile Sensor Array System and Machine Learning

著者名: 室山 真徳(東北工業大学、東北大学), 田中 秀治(東北大学)

著者名(英語): Masanori Muroyama(Tohoku University), Shuji Tanaka(Tohoku University)

キーワード: センサ・プラットフォームLSI|MEMS-LSI集積化デバイス|触覚センサシステム|センサアレイ|機械学習|Sensor Platform LSI|MEMS-LSI Integrated Device|Tactile Sensor System|Sensor Array|Machine Learning

要約(日本語): MEMS-LSI集積化触覚センサデバイスを20個シリアル接続したセンサアレイを2つ用いて接触対象物を把持し,そのとき得られた3軸の力のセンシングデータ系列を得た。得られたデータに対し,平均化と差動化の処理を施し,深層機械学習のひとつであるRNN/LSTMを適用した。把持なし,正常物把持,異常物把持のクラス分類において高い識別性能が得られた。

要約(英語): We developed 2 sets of the 20 MEMS-LSI integrated tactile sensor connected sensor array. With the system, we obtained time-series 3-axis force data. After data processing of averaging and differential data generation against the original data, we applied RNN/LSTM machine learning. As a result, we achieved high score for non-object, normal object, and abnormal object recognition.

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