| 講演名 | 2021-01-22 ［ショートペーパー］画像認識による配電盤の配線状況判断に関する基礎検討 西本 圭志(茨城産技セ), 平間 毅(茨城産技セ), |
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| 抄録(和) | 製造業、特に配線作業の現場では作業者不足が課題であり，未経験者も配線ミスや作業漏れ等，誤作業を抑制する必要がある．作業を常時監視し，配線ミスや作業漏れを検出，随時作業者へ提示を行う作業支援システムが必要となっている．システムの開発に際し，作業状態判断に画像認識処理を用いた場合，どの程度の精度にて作業状態判断が可能か基礎検討を行った．結果，VGG11とadam,VGG16とMomentumの組合せが最も正解率が高く，98.66%の精度であった． |
| 抄録(英) | In the manufacturing industry, especially in the field of wiring work, the shortage of workers is an issue, and even beginner need to suppress erroneous work such as wiring mistakes and work omissions. There is a need for a work support system that constantly monitors work, detects wiring mistakes and work omissions, and presents them to workers as needed. When developing the system, we conducted a basic research on how accurate the work status can be recognized when image recognition processing is used to recognize the work status. As a result, the combination of VGG11 and adam, and VGG16 and Momentum had the highest accuracy rate, with an accuracy of 98.66%. |
| キーワード(和) | 機械学習 / ResNet / VGG / 配線作業 / 作業状態判断 |
| キーワード(英) | Machine learning / ResNet / VGG / Wiring work / Work status recognition |
| 資料番号 | MVE2020-40 |
| 発行日 | 2021-01-14 (MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2021/1/21(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | Sustainability のための CV・ VR 技術（VR学会SIG‐MR連催） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 井原 雅行(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ihara(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 清川 清(奈良先端大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) |
| 幹事氏名（和） | 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) |
| 幹事氏名（英） | Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］画像認識による配電盤の配線状況判断に関する基礎検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] Basic examination about wiring status judgment of switchboard by image recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | ResNet / ResNet |
| キーワード(3)（和/英） | VGG / VGG |
| キーワード(4)（和/英） | 配線作業 / Wiring work |
| キーワード(5)（和/英） | 作業状態判断 / Work status recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西本 圭志 / Keishi Nishimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城県産業技術イノベーションセンター(略称：茨城産技セ) Industrial Technology Innovation Center Of Ibaraki Prefecture(略称：itic.pref.ibaraki.jp) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 平間 毅 / Takeshi Hirama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城県産業技術イノベーションセンター(略称：茨城産技セ) Industrial Technology Innovation Center Of Ibaraki Prefecture(略称：itic.pref.ibaraki.jp) |
| 発表年月日 | 2021-01-22 |
| 資料番号 | MVE2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | MVE-319 |
| ページ範囲 | pp.45-46(MVE), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2021-01-14 (MVE) |