サーモカメラと距離学習を用いた電力変換回路の異常検知

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-037

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Anomaly Detection Using Thermocamera and Metric Learning for Power Conversion Circuit

著者名: 吉川晃平（東京理科大学）,片山昇（東京理科大学）

著者名(英語): Kohei Yoshikawa (Tokyo University of Science),Noboru Katayama (Tokyo University of Science)

キーワード: 異常検知|機械学習|サーモカメラ|距離学習|abnomaly detection|machine learning|Thermocamera|metric learning

要約(日本語): 近年、電化製品は半導体等の小さな素子によって、小型化が成功している。しかし、小型化と伴に素子の性能上昇により消費電力が上昇することによって素子の使用時温度が上昇するが、素子の大きさに対する許容放熱量を超えることによって熱暴走を起こして故障する報告がされている。そこで、サーモカメラで撮影した画像を機械学習の一つである距離学習を用いて近似性の高い画像をより細かく分けることによって異常検知を行うことが期待される。本研究では、サーモカメラを用いた模擬的な異常電源回路の画像に対して距離学習による異常検知を可能とした

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 318 Kバイト