外観検査システムのための高速ハードウェアニューラルネットワークの設計(ニューラルネットワーク及び生物工学)
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概要
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工業製品の外観検査(目視検査)は熟練者の勘や経験に基づいて行われているが,検査対象の画像サイズは増加傾向にあり,その処理時間も増加傾向であるため,自動化システムの構築が望まれている.我々は学習動作を用いて熟練者の判断基準をニューラルネットワークに獲得させるとともに,主成分分析(PCA)を用いた検査対象のデータサイズの低減とニューラルネットワークシステムのハードウェア化による処理時間短縮を目指してきた. PCAはサンプルの特微軸を得る手法であり,我々は良品の許容範囲を決めるために,PCAにより求められた良品の特徴軸または不良品の特徴軸を使った.本論文では,それらの特徴軸のうち,生産現場で入手が容易である良品サンプルによる特徴軸の利用の方が判定性能向上に有効であることを示す.また,ハードウェアニューラルネットワークシステムの動作効率向上についても,擬似バッチ学習方式を提案・実装することで処理速度向上が達成できることを示す.
- 2009-01-01
著者
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
千 承佑
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設:東北大学電気通信研究所ナノ・スピン実験施設
-
早川 吉弘
仙台高等専門学校情報システム工学科
-
早川 吉弘
東北大学電気通信研究所
-
千 承佑
東北大学電気通信研究所ブレインウェア実験施設・ナノ・スピン実験施設
-
中島 康治
東北大学電気通信研究所
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