センサ内蔵グローブと機械学習による手作業の識別手法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【E】センサ・マイクロマシン部門

発行日: 2021/08/01

タイトル(英語): Identifying Handwork with Machine Learning Data Sets from Sensors Built into Gloves

著者名: 松井　遼平（（株）日立製作所 研究開発グループ），田沼　巌（（株）日立製作所 研究開発グループ），川原　綾太朗（（株）日立製作所 研究開発グループ），牛尾　奈緒子（（株）日立製作所 研究開発グループ），吉元　広行（（株）日立製作所 研究開発グループ），河村　哲史（（株）日立製作所 研究開発グループ），杉井　信之（（株）日立製作所 研究開発グループ）

著者名(英語): Ryohei Matsui (Research & Development Group, Hitachi, Ltd.), Iwao Tanuma (Research & Development Group, Hitachi, Ltd.), Ryotaro Kawahara (Research & Development Group, Hitachi, Ltd.), Naoko Ushio (Research & Development Group, Hitachi, Ltd.), Hiroyuki Yos

キーワード: 圧力センサ，機械学習，識別モデル，隠れマルコフモデル，サポートベクターマシン　　pressure sensor，machine learning，identification model，hidden Markov model，support vector machine

要約(英語): To digitalize handwork that remains at manufacturing sites, we developed a glove with built-in sensors that capture fingertip pressure and work sounds. To create an identification model with small amounts of training data, we developed a handwork identification model based on machine learning, in which a hidden Malkov model (HMM) extracts features from time-series information of sensor data and a support vector machine (SVM) identifies the type of handwork. The developed gloves and model identify specific handwork every 0.01 seconds. We experimentally confirmed that our proposed model can distinguish two typical types of handwork―connector insertion and screw tightening with a pistol grip electric screwdriver―with 82% accuracy from only 20 seconds of training data for each. This technology can be applied to recording handwork evidence and automation of incorrect work detection.

本誌: 電気学会論文誌E（センサ・マイクロマシン部門誌） Vol.141 No.8 （2021）

本誌掲載ページ: 284-291 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejsmas/141/8/141_284/_article/-char/ja/