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J-GLOBAL ID：201702269915840878   整理番号：17A1297070

機械学習を用いた作業時間推定システムの開発

著者 (4件)： 渡辺博己 (岐阜県情報技術研) ,  曽賀野健一 (岐阜県情報技術研) ,  松原早苗 (岐阜県情報技術研) ,  棚橋英樹 (岐阜県情報技術研)
資料名： 岐阜県情報技術研究所研究報告
号： 18  ページ： 15-21  発行年： 2017年09月01日 
JST資料番号： L6427A  ISSN： 1882-8566  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： カイゼン活動における作業時間計測を支援するために,機械学習を用いた作業時間推定システムの構築を目指している。本研究では,作業の様子を撮影した動画ファイルの各フレームを,作業内容に応じて分類する処理の精度を高めることを目的として,画像特徴表現手法の一つであるBag-of-Featuresにおける局所特徴量抽出手法,及びパターン認識モデルの一つであるSupport Vector Machineによる多クラス識別器構成手法について,幾つかの手法を検討し,画像分類実験を行った。また,分類結果に基づいて単位時間当たりの代表となる作業を選定し,時系列順に代表作業を並べることにより,作業チャートを生成するとともに,作業時間を算出し,本システムの有効性を確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *作業時間 ,  *改良 ,  画像特性 ,  特徴抽出 ,  パターン認識 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Bag-of-features ,  画像特徴 ,  *工程作業時間 ,  *作業改善 ,  特徴量抽出

分類 (2件)： 作業研究  (KB03040A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (14件)：

• 鈴木準, “IEを活用した現場改善のススメ”, ロジスティクス・ビジネス, Vol.9, pp.20-23, 2005.
• 藤田彰久, “IEの基礎”, 建帛社, 1997.
• 渡辺博己,曽賀野健一,棚橋英樹, “Bag-of-featuresによる検査工程の作業画像分類”, 動的画像処理実用化ワークショップ2016, OS1-3, 2016.
• G. Csurka, C. Dance, L. Fan, J. Willamowski and C. Bray, “Visual Categorization with Bags of Keypoints”, Proc. of ECCV Workshop on Statistical Learning in Computer Vision, pp.59-74, 2004.
• H. Bay, T. Tuytelaars and L.V. Gool, “SURF: Speeded Up Robust Features”, Proc. of European Conference on Computer Vision, pp.404-417, 2006.

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  推定システム ,  開発