深層学習による画像認識を用いた自動製品検査システム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2018/03/01

タイトル(英語): Automatic product inspection systems using image recognition with deep learning

著者名: 舘山 武史(愛知工科大学),成田 浩久(名城大学),永野 佳考(愛知工科大学),高橋 諒士(三菱自動車工業),山磨 誠治(三菱自動車工業),藤本 英雄(名古屋工業大学 / 藤本技術総研)

著者名(英語): Takeshi Tateyama(Aichi University of Technology),Hirohisa Narita(Meijo University),Yoshitaka Nagano(Aichi University of Technology),Ryoji Takahashi(Mitsubishi Mortors Corp.),Seiji Yamatogi(Mitsubishi Motors Corp.),Hideo Fujimoto(Nagoya Institute of Technology / GrandTech Fujimoto Co. Ltd.)

キーワード: 深層学習|画像認識|部品検査|生産システム|deep learning|image recognition|product inspection|manufacturing systems

要約(日本語): 近年，生産システムの一層の高精度化・効率化を実現する技術として，人工知能を用いた作業の自動化技術が期待されている．本研究では，作業者が目視で行っている部品の検査作業を，深層学習を用いた画像認識によって自動化することを試みる．本論文では，提案システムを機械部品のワッシャー組み付けの検査などに適用し，ルールベースによる画像認識を用いた手法と比較して，効率的かつ高精度な検査判定を実現したことを報告する．

要約(英語): Recently, artificial intelligence has been recognized as an important technology to increase the precision and efficiencies of automated manufacturing systems. The authors apply an image recognition algorithm with deep learning to automatic product inspection systems. This paper shows that the proposed system accurately recognizes wrong assemblies of washer parts.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 673 Kバイト