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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-27 11:20 AIを用いた2次元物体形状把握技術の研究 ○西田大輝・佐貫颯治・音代 柊・吉村奈那子・木村秀明（中部大）  EST2021-61 エレソ技報アーカイブへのリンク：EST2021-61 |
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| 抄録 | （和） | 近年,少子高齢化による技術者不足が課題となっている.本稿では,数値シミュレーション技術と人工知能技術を連携した異常個所特定技術を提案する.本提案技術は評価対象物を計算機上に構築，数値計算技術と人工知能技術（AI）を連携，異常箇所，異常要因特定を行うシステムである．本稿では妥当性検証に向け,2次元空間上で物体形状把握に特化した数値シミュレーションを行うことにより,精度の向上を図り,有効性を確認したので報告する. |
| （英） | In recent years, the shortage of engineers due to the declining birthrate and aging population has become an issue. In this paper, we propose a technique for identifying abnormalities by combining numerical simulation technology and artificial intelligence technology. The proposed technology is a system that constructs an object to be evaluated on a computer, links numerical simulation technology and artificial intelligence (AI) technology, and identifies abnormalities and abnormal factors. In this paper, we report on the improvement of the accuracy and the confirmation of the effectiveness of the system by conducting numerical simulations in two-dimensional space, specializing in grasping the shape of the object, in order to verify the validity of the system. | |
| キーワード | （和） | 異常箇所 / システム連携 / 有限差分時間領域法 / 機械学習 / 人工知能 / / / |
| （英） | Anomaly location / system coordination / finite difference time domain method / machine learning, / artificial intelligence / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 358, EST2021-61, pp. 23-26, 2022年1月. | |
| 資料番号 | EST2021-61 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EST2021-61 エレソ技報アーカイブへのリンク：EST2021-61 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EST |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | シミュレーション技術、一般 |
| テーマ（英） | Simulation techniques, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EST |
| 会議コード | 2022-01-EST |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AIを用いた2次元物体形状把握技術の研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Research on two-dimensional object shape recognition technology using AI |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異常箇所 / Anomaly location |
| キーワード(2)（和/英） | システム連携 / system coordination |
| キーワード(3)（和/英） | 有限差分時間領域法 / finite difference time domain method |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning, |
| キーワード(5)（和/英） | 人工知能 / artificial intelligence |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 大輝 / Hiroki Nishida / ニシダ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐貫 颯治 / Ryuji Sanuki / サヌキ リュウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 音代 柊 / Shu Otoshiro / オトシロ シュウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉村 奈那子 / Nanako Yoshimura / ヨシムラ ナナコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 秀明 / Hideaki Kimura / キムラ ヒデアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 中部大学 (略称： 中部大) Chubu University (略称： Chubu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-27 11:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | EST |
| 資料番号 | EST2021-61 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.358 |
| ページ範囲 | pp.23-26 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-20 (EST) |
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