新たに4論文がweb公開されましたので、ご案内いたします。

リアルタイム処理可能な特徴量を用いた機械学習によるねじ締め底付き不良検知の事例
坂元 佑気　中村 芳行　杉岡 真行
近年、製造業における労働力不足が顕著となっており、人の作業を人工知能（以下、AI）に置き換えることが推進され、画像検査による異常検知などが利用されるようになってきた。一方で、ねじ締めにおける軸力不足など外観上の違いが乏しく、画像検査の適用が困難な問題もある。

細径ファイバによる同軸変位センサの厚み計測高分解能化の実現
早川 雅之　木村 和哉　藤原 直樹　森野 久康
ディスプレイ用のガラスやフィルムなど、インラインでの透明体厚み検査において、設置時の調整が簡単で、搬送中のばたつきやシワによる傾斜に対しても安定して計測できるセンサが求められる。我々はこれまでに、変位センサの主流であった三角測距方式に代わる、白色共焦点方式によるファイバ同軸変位センサをリリースし、従来課題であった光沢面での傾斜に対して計測精度が劣化しないセンサを提供してきた。

制御プログラム解析とデータ解析の統合による製品不良の要因特定手法の提案
川ノ上 真輔　太田 雄也　須田 啓司(株式会社NTTデータ数理システム)
近年はIoTの普及に伴い、Factory Automation（FA）領域の製造現場において、センシングデータや制御データを収集して、製品不良の要因を解析する事例が増加している。しかしながら、FA製造現場で収集される制御データは、複数工程が同期制御されるため、ある制御データが別の制御データに連動して変化することになり、結果として独立性が低くなるという特徴がある。

AI技術によるシート検査装置の欠陥分類性能向上
枦山 博幸
近年、製造現場における「労働人口の減少」、「熟練者の不足」といった社会的課題は深刻さを増しており、自動化ニーズは高まり続けている。シート製品の製造をしている高機能フィルム業界、製紙業界においても、検査員が目視作業をしている工程があり、作業にかかる工数や工程そのものを削減する取り組みが続けられている。

ぜひ、ご覧ください。