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

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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．