| 講演名 | 2021-06-11 畳み込みニューラルネットワークを用いた車載ワイヤーハーネスの不良判定手法 板谷 拓実(静岡大), 關根 惟敏(静岡大), 臼杵 深(静岡大), 三浦 憲二郎(静岡大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，畳み込みニューラルネットワークに基づく深層学習によって，コモンモード電流を性能の指標にした車載ワイヤーハーネスの不良判定を行う手法を提案する．提案手法では，車載ワイヤーハーネスの断面形状の画像と断面形状から計算されるコモンモード電流の組をサンプルとするデータセットを用いて，畳み込みニューラルネットワークを訓練する．そして，畳み込みニューラルネットワークの入力と出力にいくつかのパターンを考え，どの入出力パターンの組み合わせが不良判定に有用であるかを検討する． |
| 抄録(英) | This report proposes a defective judgment method, where a common mode current is used as an performance index, by a deep learning technique based on a convolutional neural network (CNN). In the proposed method, a CNN is trained by using a data set of which each sample is a combination of a cross-sectional shape image of an automotive wire harness and the common mode current calculated from the shape. Then, we consider several patterns of the input and output of the CNN and discuss which input-output pattern is useful for the defective judgment. |
| キーワード(和) | 車載ワイヤーハーネス / コモンモード電流 / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 |
| キーワード(英) | automotive wire harness / common mode current / convolutional neural network / deep learning |
| 資料番号 | EMCJ2021-11 |
| 発行日 | 2021-06-04 (EMCJ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMCJ |
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| 開催期間 | 2021/6/11(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | EMC一般 |
| テーマ（英） | EMC |
| 委員長氏名（和） | 西方 敦博(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Atsuhiro Nishikata(NagTokyo Inst. of Tech.oya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 田島 公博(NTT-AT) |
| 副委員長氏名（英） | Kimihiro Tajima(NTT-AT) |
| 幹事氏名（和） | 高橋 昌義(日立) / 林 優一(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Masayoshi Takahashi(HITACHI) / Yuichi Hayashi(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 志田 浩義(EMCテック) / 松島 清人(日立) / 松嶋 徹(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyoshi Shida(EMC Tech) / Kiyoto Matsushima(HITACHI) / Tohlu Matsushima(Kyutech) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Electromagnetic Compatibility |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークを用いた車載ワイヤーハーネスの不良判定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Defective Judgment Method for Automotive Wire Harness Using Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 車載ワイヤーハーネス / automotive wire harness |
| キーワード(2)（和/英） | コモンモード電流 / common mode current |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 板谷 拓実 / Hiromi Itaya |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 静岡大学大学院総合科学技術研究科(略称：静岡大) Graduate School of Integrated Science and Technology, Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 關根 惟敏 / Tadatoshi Sekine |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 臼杵 深 / Shin Usuki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 三浦 憲二郎 / Kenjiro T. Miura |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-11 |
| 資料番号 | EMCJ2021-11 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | EMCJ-63 |
| ページ範囲 | pp.1-6(EMCJ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-04 (EMCJ) |