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 (第2報)

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18094

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: 2018/09/27

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

著者名: 舘山 武史(愛知工科大学),成田 浩久(名城大学),永野 佳孝(愛知工科大学),高橋 諒士(三菱自動車工業),藤本 英雄(名古屋工業大学)

著者名(英語): Takeshi Tateyama(Aichi University of Technology),Hirohisa Narita(Meijo University),Yoshitaka Nagano(Aichi University of Technology),Ryoji Takahashi(Mitsubishi Motors Corp.),Hideo Fujimoto(Graduate School of Engineering, 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機械部品のワッシャー組み付けの検査作業等に深層学習を適用し，自動化することを試みる．本論文では，提案システムの認識精度を評価するとともに，学習時に要する不良品画像の削減や，良品と不良品の判断基準等，生産現場の各種要求を満たす手法の検討・考察を行う．

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: 1,763 Kバイト