生産ラインに適用される機械学習技術:画像認識システム

NAGATO Tsuyoshi; SHIBUYA Hiroki; OKAMOTO Hiroaki; KOEZUKA Tetsuo

文献

J-GLOBAL ID：201702214015161944 整理番号：17A0897846

生産ラインに適用される機械学習技術:画像認識システム

Machine Learning Technology Applied to Production Lines: Image Recognition System

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資料名：
巻： 53 号： 4 ページ： 52-58 発行年： 2017年07月
JST資料番号： S0076A ISSN： 0016-2523 CODEN： FUSTA 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

近年の量産化の傾向により,マルチプロダクト/マルチボリュームの需要が高まり,生産ラインの変更に迅速に対応できる自律生産システムが必要になっている。カメラとロボットを基本する画像認識技術を用いた生産設備は,画像取り込み環境や製品ロットの変更にも適応できる必要があるため,迅速な生成と画像処理プログラムのタイムリーな修正が必要な技術が必要です。このような自律的な生産システムの構築を目的として,機械学習技術を用いた画像認識システムの開発が進められている。また,画像処理プログラムの自動生成の必要性に加えて,生産環境の変化を自動的かつ迅速に検出して安定した生産ラインを実現する技術の開発も課題となっている。筆者らは前処理プログラムを生成し,画像として広く用いられている画像マッチングを参照として抽出し,その後の画像特徴量の変化を検出する技術を開発した。これらの技術により,短期間で各種の画像処理プログラムを生成することができ,認識率が低下する前の撮像環境の変化の兆候を検出することができた。(翻訳著者抄録)

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生産工程一般

引用文献 (6件)：

J. R. Koza: Genetic Programming, Cambridge. MIT Press, 1992.
S. Aoki et al.: Automatic Construction Method of Tree-structural Image Conversion Method ACTIT. Journal of the Institute of Image Information and Television Engineers, Vol. 53, No. 6, pp. 888-894, 1999 (in Japanese).
T. Nagao: Evolutionary Image Processing. Shokodo, 2002 (in Japanese).
T. Nagato et al.: Automated Design of Image-Processing Programs for Positioning Parts. 2014 Japan Society for Precision Engineering Autumn Meeting Proceedings. Tottori, Japan Society for Precision Engineering, 2014, pp. 151-152 (in Japanese).
C. M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.

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