骨格情報を用いた生産現場における作業者行動分析手法
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(2) 3.3 誤り訂正 作業要素番号の時系列にビタビアルゴリズム を適用することで推論誤り訂正を行い,最尤な 作業を推定する.ビタビアルゴリズム適用時に 必要となる遷移確率及び信号出力確率は,ニュ ーラルネットワーク学習時に得られる混合行列 を利用する.. 作業要素番号. 情報処理学会第 81 回全国大会. 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 16000. 真値 推定値. 作業抜け. 16500. 17000. 17500. 18000. 18500. 19000. 19500. 20000. 時刻[フレーム]. 4.実験. 図 3.実験結果(作業抜け検知結果) 当社工場の製品組立工程で撮影した作業映像 を用いて実験を行った.実験条件を表1に示す. 表 3. 分析時間の比較結果 表 2 に示した作業要素時間推定結果より,推定 目視確認 提案手法 速度比 誤差が 0.5 秒,推定精度が 93.0%であった.また, 約 2 時間 約 10 分 1/12 図 3 に示した実験結果から,18,800 フレーム付近 で発生している作業要素番号 8 の作業抜けを正し 5.まとめと今後の展望 く検知していることが分かる. 目視確認の手間低減を目的として,骨格情報 表 3 に示した評価用作業映像の分析時間の比較 を用いた生産現場における作業者行動分析手法 結果からは,目視確認と比較して 12 倍の高速化 を提案した.精度検証の結果,90%以上の精度 効果が得られたことが分かる. で作業時間推定が可能で,かつ正しく作業抜け を検知できることを確認した.また,分析に要 表 1.実験条件 した時間は従来比 1/12 であり,生産性評価にお 項目 内容 ける手間低減の効果を確認した. 撮影解像度 1920×1080(FullHD) 今後は,別の作業工程の映像を用いて汎用性 フレームレート 30fps を評価していく他、作業誤り検知手法の開発に 平均作業時間 約 80 秒 取り組む. (学習)作業 13 回分 使用した作業データ (評価)作業 15 回分 参考文献 評価用作業映像の長さ 0:21:28 [1] 高橋健太,佐藤永欣,高山毅,村田嘉利, PC 環境 Windows®10/ “Kinect を用いたピッキング作業モニタリ (OS/CPU/MEMORY) Core™i5-6500/8.00GB ングシステム”,岩手県立大学ソフトウェ ア情報学科,情報処理学会第 75 回全国大会, 表 2.実験結果(作業要素時間推定結果) pp.587-588,2013. 作業要素時間(平均値) 作業要素 作業要素 [2] 松原早苗,渡辺博己,曽賀野健一,棚橋英 番号 内容 誤差[秒] 精度 樹,“距離画像を用いた両手作業の動作解 0 ラベル貼り付け 0.2 98.0% 析システムの開発”,岐阜県情報技術研究 1 部品取り付け 0.3 95.7% 所研究報告 第 18 号,pp.24-29,2016. 2 シート貼り付け 0.4 93.6% [3] 渡辺博己,生駒晃大,棚橋英樹,“Kinect 3 基板接続 0.3 93.5% を用いた作業分析システムの開発”,岐阜 4 基板取り付け 0.3 96.6% 県情報技術研究所研究報告 第 19 号,pp.415 シート貼り付け 0.9 85.0% 46,2017. 6 金具取り付け 1.4 93.0% 7 カバー取り付け 0.7 87.5% 8 カバーねじ締め 0.3 92.9% 9 外観確認 0.4 94.1% 全体平均 0.5 93.0%. 2-10. Copyright 2019 Information Processing Society of Japan. All Rights Reserved..
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