機械学習を用いた配線材の重なり検出に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 1-017

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Study on the Detection of Overlapping of Transition Wires by Using Machine Learning

著者名: 倉田浩希（日本大学）,矢澤翔大（日本大学）,新妻清純（日本大学）,黒岩孝（日本大学）

著者名(英語): Kouki Kurata (Nihon University),Syota Yazawa (Nihon University),Kiyozumi Niizuma (Nihon University),Takashi Kuroiwa (Nihon University)

キーワード: 機械学習|配線材|重なり検出|Machine Learning|Wire|Detection of Overlapping

要約(日本語): 電気電子実験の経験が乏しい場合，結線に関する知識を事前学習させたとしても，大抵の場合，口頭の説明だけでは理解しにくい事が多く，指導者自らが実地で結線を確認しながら指導を行う事になる。効率を上げるためには結線確認をロボット化する必要があるが，視覚的に配線材をたどる場合は，配線材と配線材の重なりを認識する必要がある。そこで本研究では，機械学習を用いて配線材の重なりを認識できるか検討を行う。

本誌掲載ページ: 22-23 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 828 Kバイト