ニューラルネットワークを用いたプラスチック部品監査システムの実験筐体の改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-3

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Improvement of Experimental System for Plastic Parts Inspection System using Neural Network

著者名: 東 幸靖(高知工科大学),竹田 史章(高知工科大学)

著者名(英語): Yukiyasu Higashi(Kochi University of Technology),Fumiaki Takeda(Kochi University of Technology)

キーワード: プラスチック部品|ニューラルネットワーク|実験筐体実験筐体|plastic parts|neural network|experimental machine

要約(日本語): 現在,プラスチック部品は工場で大量に生産され,最終工程で手作業により傷やバリなどの監査が行われている.しかし,不良品はごくわずかしか存在しないため,大量のプラスチック部品の監査は集中力を要する仕事であり,監査精度の低下や作業者の不足など様々な問題が滞積している.そこで本研究では,それらの問題を解決するためニューラルネットワークを用いたプラスチック部品監査システムの提案を行う.
本論文では,現状のプラスチック部品監査システムの性能と問題点について述べ,その問題点を解決するため実験筐体および光源の改良についての提案を行う.その後,新実験筐体での性能実験を行い改良の有効性を確認する.

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