作業者の技能と検品精度を同時に向上させる機械学習システム構築に関する研究

研究构建同时提高工人技能和检测精度的机器学习系统

• 批准号: 22K13471
• 负责人: 原口 春海
• 金额: $ 0.92万
• 依托单位: Ibaraki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K13471/
• 关键词: 検品支援; 作業者訓練; 機械学習; 製造業; 品質管理; 生産管理; 検品作業

本研究は作業者の技能と検品精度を同時に向上させる機械学習システム構築を目的とした2年間課題である．検品対象は歯科医療に使用するドリル状器具とし次の3つのツールの開発と導入効果の測定を行う．①検品支援ツール：ラベル付けモードにおいて一定数量のサンプルに対し熟練技能者が良品または不良品のラベル付けを行う．ここで設定された基準をもとに，非熟練技能者が②検品支援ツール：訓練モードにおいて手作業による検品の訓練を行い，検品技能の向上および平準化を目指す．③ではCNNを使用した判別モデルを利用した自動検品ツールを作成する．作業者及び自動検品ツールの判別精度に目的値を設け，基準に達するまで①，②，③の作業を繰返す．特に①では単純にラベル付けをするだけでなく，判断の根拠を記録する機能を設けて②が有効に行われるよう考慮する．1年目の本年度は②検品支援ツール：訓練モードの改良と検証実験，③自動検品ツールの開発を行った．先行研究で開発した検品訓練ツールの課題であった回答履歴の機能を追加し，自分の回答を見直すことで次の訓練の参考に出来るようにした．11名の被験者による検証実験では被験者によって正答率のばらつきが確認された．また，訓練結果のログを解析することによって訓練ツールのサンプル自体の信頼性を判定し信頼性の高いサンプルデータを用いて自動検品ツールの開発および，判別モデルのパラメータを調整して精度の向上を目指した．得られた研究実績は国際会議1回，国内学会1回の報告を行った．

这项研究是建造机器学习系统的两年任务，同时提高了工人的技能和检查准确性。检查目标用于牙科医学作为钻孔仪器，并开发了以下三个工具，并测量了引入效果。 （1）检查支持工具：在标记的模式下，熟练的技术人员对一定量的样本进行了良好或有缺陷的标签。根据此处设定的标准，非技能技术人员在培训模式下进行手动检查培训：提高检查技能并提高水平。 （3）使用CNN使用歧视模型创建自动检查工具。工人的工作和自动检查工具在确定精度中设置为①，（2）和（3）的工作，直到达到标准为止。特别是，在①中，不仅标记，而且还可以设置判断基础的功能，以便有效地执行②。在今年的第一年，②检查支持工具：改进和验证培训模式，（3）开发了自动检查工具。添加了答案历史记录的功能，这是在研究中开发的检查培训工具的挑战，因此可以通过查看自己的答案来将其用作下一个培训的参考。在11名受试者的验证实验中，受试者证实了受试者的变异。另外，通过分析训练结果的日志，确定了训练工具的可靠性，开发了可靠的样本数据，并调整了歧视模型的参数以提高准确性。一次在一次国际会议和一个家庭社会中报告了获得的研究结果。

项目成果

harulabo

哈鲁拉博

Improvement of inspection training tools and validation of the accuracy of machine learning discriminant models using the results

改进检查训练工具并使用结果验证机器学习判别模型的准确性

• 发表时间: 2022
• 作者: Shingo Kubota;Masatsuki Sugitani;Riku Akaishi;Harumi Haraguchi
• 通讯作者: Harumi Haraguchi

画像処理を用いた検品支援ツールの精度改善に関する研究

利用图像处理提高检测辅助工具精度的研究

• 发表时间: 2023
• 作者: 倉田かりん;林永周;児玉耕太;赤石陸，原口春海
• 通讯作者: 赤石陸，原口春海