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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-27 14:55
深層学習技術を利用した組立工程の作業支援の研究
井上貴夫システック井上LOIS2022-2
抄録 (和) 日本の中小企業の強みである人材の育成に関して,新人の作業について組立工程による作業支援を行う為に,YOLOを用いた深層学習より作業手順を製造中の物体の配置の組み合わせにて,物体検出を行うことによる作業支援が可能か,評価実験を行いその手法の有用性について研究を行った. 
(英) Development of human resources, which is a strength of Japanese SMEs, In order to support work by the assembly process for the work of newcomers. From deep learning using YOLO, work procedures are combined with the arrangement of objects in manufacturing. Is it possible to support work by performing object detection? We conducted an evaluation experiment and studied the usefulness of the method.
キーワード (和) 深層学習 / 作業支援 / 組立工程 / / / / /  
(英) deep learning / work support / assembly process / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 47, LOIS2022-2, pp. 7-10, 2022年5月.
資料番号 LOIS2022-2 
発行日 2022-05-19 (LOIS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード LOIS2022-2

研究会情報
研究会 LOIS IPSJ-SPT IPSJ-GN  
開催期間 2022-05-26 - 2022-05-27 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ライフログ活用技術、オフィス情報システム、グループウェアとネットワークサービス、セキュリティ心理学とトラスト、ほか関連テーマ 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 LOIS 
会議コード 2022-05-LOIS-SPT-GN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習技術を利用した組立工程の作業支援の研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Research on work support for assembly processes using deep learning technology 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(2)(和/英) 作業支援 / work support  
キーワード(3)(和/英) 組立工程 / assembly process  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 貴夫 / Takao Inoue / イノウエ タカオ
第1著者 所属(和/英) 株式会社システック井上 (略称: システック井上)
SYSTEC INOUE CORPORATION (略称: SYSTEC INOUE)
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講演者
発表日時 2022-05-27 14:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 LOIS 
資料番号 LOIS2022-2 
巻番号(vol) 122 
号番号(no) no.47 
ページ範囲 pp.7-10 
ページ数
発行日 2022-05-19 (LOIS) 


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