講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-27 14:55
深層学習技術を利用した組立工程の作業支援の研究 ○井上貴夫(システック井上) LOIS2022-2 |
抄録 |
(和) |
日本の中小企業の強みである人材の育成に関して,新人の作業について組立工程による作業支援を行う為に,YOLOを用いた深層学習より作業手順を製造中の物体の配置の組み合わせにて,物体検出を行うことによる作業支援が可能か,評価実験を行いその手法の有用性について研究を行った. |
(英) |
Development of human resources, which is a strength of Japanese SMEs, In order to support work by the assembly process for the work of newcomers. From deep learning using YOLO, work procedures are combined with the arrangement of objects in manufacturing. Is it possible to support work by performing object detection? We conducted an evaluation experiment and studied the usefulness of the method. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / 作業支援 / 組立工程 / / / / / |
(英) |
deep learning / work support / assembly process / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 47, LOIS2022-2, pp. 7-10, 2022年5月. |
資料番号 |
LOIS2022-2 |
発行日 |
2022-05-19 (LOIS) |
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) |
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LOIS2022-2 |