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J-GLOBAL ID：202002250524516203   整理番号：20A0778592

プロセス命令情報を用いた有効ブルセンサによる教師なし工場活動認識【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Factory Activity Recognition with Wearable Sensors Using Process Instruction Information

著者 (5件)： Qingxin Xia (Osaka University, Graduate School of Information Science and Technology, Suita, Osaka, Japan) ,  Wada Atsushi (Toshiba Corporation, Corporate Manufacturing Engineering Center, Yokohama, Kanagawa, Japan) ,  Korpela Joseph (Osaka University, Graduate School of Information Science and Technology, Suita, Osaka, Japan) ,  Maekawa Takuya (Osaka University, Graduate School of Information Science and Technology, Suita, Osaka, Japan) ,  Namioka Yasuo (Toshiba Corporation, Corporate Manufacturing Engineering Center, Yokohama, Kanagawa, Japan)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 3  号： 2  ページ： 1-23  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ウェアラブルセンサデータを用いて工場労働者によって行われた組立作業を認識するための教師なしの方法を提示した。このような組立作業は,ライン生産システムの一般的な部分であり,典型的には,ワークベンチ上にボードを設定し,ボード上にネジ部品を設定するような手動操作のシーケンスから成る反復作業プロセスを実行する工場作業者を含んでいる。本研究では,各作業プロセスに対する操作の流れを詳細に記述するプロセス命令の解析と共に,作業者から収集したセンサデータの分析を通して,そのような作業プロセスにおける個々の操作のための出発および終了時間を認識することを目的とした。著者らは,(i)非パラメトリックBayes隠れMarkovモデルにより検出されたセンサデータの傾向変化,(ii)プロセス命令で発見された操作間の意味類似性,(iii)全体組立作業プロセスで発見された頻繁なセンサデータパターン(モチーフ),を提案した。実際の工場で収集した6人の作業者からのセンサデータを用いて提案した方法を評価し,80%(マクロ平均F測度)の認識精度を達成した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測度 ,  生産システム ,  *隠れMarkovモデル ,  労働者
準シソーラス用語： 認識精度 ,  意味類似性 ,  センサデータ ,  作業工程 ,  ウェアラブルセンサ ,  行動認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 活動認識 ,  工場作業 ,  有効ブルセンサ

分類 (3件)： 生産形態  (KB03020E) ,  機械の組立  (QC05000F) ,  自動車製造  (QG08000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： プロセス ,  命令情報 ,  教師 ,  工場 ,  活動認識