事例ベース推論による形状認識機構を備えた遺伝的アルゴリズムによる板取システム

Itadori系统采用遗传算法，具有基于案例推理的形状识别机制

• 批准号: 10750299
• 负责人: 金井 秀明
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-10750299/
• 关键词: 事例ベース推論; 板取り問題; CAD; CAM; GA; 形状認識; Nesting; 遺伝的アルゴリズム; 板取り; システム工学

配置要素の形状特徴による局所的な配置手法と遺伝的アルゴリズム(GA)によって大局的な配置手法を組合わせることで,従来の手法より効率的に板取を行う手法を確立することである.本手法の有効性を検証するために試作システムを構築した.試作システムの有効性の検証に重点をおいた.また開発した事例ベース推論による部品の形状認識部の性能をより向上させるため,生産現場から事例(部品データや板取結果)を収集とその整理を行った.(1)試作システムの運用実験と評価:本システムを先の業者の生産現場に持ち込み,板取技術者と本システムの作業(時間,スクラップ量など)を比較し,システムの評価を行った.その結果,本システムによって理時間を短縮できた.スクラップ量に関しては,技術者より劣った.ただし,単純な形状に対する板取りに関しては,技術者と同等のスクラップ量ですんだ.(2)形状認識部の性能向上のための事例データ収集:事例ベース推論手法には大量の事例データが必要である.そのため,電子部品加工業者から,実際に製品に使われている部品データおよび板取結果を利用した.事例ベース推論による形状認識の性能が向上したが,データが増加したため処理時間が多くかかった.しかし最近の計算機の処理能力の急激な向上を考慮すれば、処理時間の増加は問題にならないと思われる.したがって,今後はより大量なデータを用いることにより認識性能の向上を重視すべきだと思われる.

Configuration of the shape characteristics of the elements, the location of the location of the allocation method and the genetic algorithm (GA), the overall location of the allocation method, the combination of the two, the method of coming from the rate of the plate to take the line method to establish. This method has the property of proof, try to build a system Try to find out the key points of the problem. The development of cases, reasoning, performance of the shape recognition part of the part, production site, cases (part data and board acquisition results), collection and arrangement. (1)The application of the system is evaluated: the system is used in the production site of the prior industry, and the system engineer and the system operation (time, size) are compared. As a result, the time taken to process the system was shortened. The engineer is responsible for the quality of the product. The shape of the plate is related to the quantity of the engineer. (2)The performance of the shape recognition part is upward and upward. In the electronic parts processing industry, the products are actually used to make the parts available and the results obtained are utilized. Case studies show that the performance of shape recognition is increasing, and the processing time is increasing. Recently, the processing power of computers has increased rapidly, processing time has increased, and problems have arisen. In the future, there will be a large number of people who will pay attention to their cognitive performance.