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J-GLOBAL ID：202202241312387073   整理番号：22A1155904

視覚ベースの自動化廃棄物監査:窓製造業からの使用事例【JST・京大機械翻訳】

Vision-based automated waste audits: a use case from the window manufacturing industry

著者 (5件)： Martinez Pablo (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Martinez Pablo (LIMDA Lab, Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Mohsen Osama (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Al-Hussein Mohamed (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada) ,  Ahmad Rafiq (LIMDA Lab, Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada)
資料名： International Journal of Advanced Manufacturing Technology  (International Journal of Advanced Manufacturing Technology)
巻： 119  号： 11-12  ページ： 7735-7749  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0397A  ISSN： 0268-3768  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 廃棄物監査は,建設プロセスにおける廃棄物発生を定量化するのに使用されるツールの1つであり,特に廃棄物の削減を目的とする工業化建築建設施設において,そのツールの1つである。これらの監査は,発生する廃棄物に関して製造活動をモニターするための定期的なスケジュールに従って組織化される。しかし,特定のワークステーションでの活動の機会的監査による廃棄物の同定と定量化は,偏った,手動,誤り傾向,および単調なタスクである。本論文では,窓製造ラインの切削ステーションとして,工業化建設施設における廃棄物監査の自動化を提案した。切削プロセスで発生する廃棄物を輪郭ベース画像処理アルゴリズムを用いて定量化し,材料の同定を最適化深層学習分類モデルにより決定した。この手法は,ワークステーションレベルでの廃棄物発生データの連続的取得を可能にし,工業建築建設施設における廃棄物の削減を支援する可能性を有するデータ駆動廃棄物管理意思決定を可能にする。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *視覚 ,  意思決定 ,  *自動化 ,  *監査 ,  切削 ,  *廃棄物 ,  工程 ,  工業化 ,  生産ライン ,  ワークステーション ,  廃棄物管理
準シソーラス用語： データ駆動 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 建設廃棄物 ,  機械視覚 ,  深層学習 ,  廃棄物管理 ,  窓製造

分類 (1件)： 廃棄物処理  (RA01095A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  自動化 ,  廃棄物 ,  監査 ,  窓 ,  製造業