2024.03.05平出知也さんが NCSP'24 Student Paper Award を受賞しました
お知らせ詳細
http://www.risp.jp/NCSP24/#Authors#E
本論文では、製造工場で行われる組立作業の熟練度を音声ならびに慣性センサーのデータをもとに定量・可視化する手法を提案しています。作業行動を認識する深層学習モデルと次元圧縮技術を用いることで、新人作業者の組立作業に関する経時的な習熟過程の変化を可視化することに成功しています。本研究は情報学部(西村雅史特任教授、山本泰生准教授)とヤマハ発動機が手がける共同研究講座「スマートファクトリ」領域の研究成果の一つです。