人工知能を用いたネジの打痕判別方法に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-157

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 a Method for Determining Dents in Screws Using Artificial Intelligence

著者名: 須増　陸（九州産業大学）,小代哲也（九州産業大学）,鶴田和寛（九州産業大学）,藤井　健太郎（フジテクノ）

著者名(英語): Riku Sumasu (Kyusyu Sangyo University),Tetsuya Ojiro (Kyusyu Sangyo University),Kazuhiro Tsuruta (Kyusyu Sangyo University),Kentaro Fujii (FUJI-TECHNO CORPORATION)

キーワード: 人工知能|工業用部品|不良品検出|Artificial Intelligence|Industrial Parts|Defective product detection

要約(日本語): 近年，さまざまな分野の企業が人工知能を活用したサービスの提供や研究を行っている。これは産業界においても例外ではない。そこで筆者らは，現在手作業で行っている工業用部品の正常・不良判別に人工知能を活用する研究を行っている。本研究では，工業用部品の一つであるネジの判別を行った。具体的には，トリミングしたネジの画像データをFFT（高速フーリエ変換）解析を行い，パワースペクトル図を作成する。そして作成したパワースペクトル図を人工知能に学習させ，判別実験を行ったので，報告する。

本誌掲載ページ: 263-265 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 461 Kバイト