高密度データ可視化アルゴリズムの産業機械の異常検知への応用

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2022年度は、産総研臨海副都心センターにある模擬加工環境で取得される、製造設備の稼働データに、本課題のために開発された高密度データ解析技術を適用した。本技術は、多次元の測定データを2次元画像のピクセル座標およびその座標の色情報に変換するものであり、測定データの重ね合わせを高速に実行でき、また測定データの分析には通常の画像分析アルゴリズムを活用できるところに特徴がある。製造設備の稼働データに本技術を適用した結果、製造設備の部品の一つである工具の位置と向き、および工具にかかる負荷の方向と大きさに関するデータを、工具表面の劣化を示す2次元画像への変換を問題なく実施できることが分かった。また、本技術で得た画像データの可視化の計算コストは高くなく、画像データの実時間での分析が可能であることも確認できた。本技術で得られる2次元画像は、加工の前後において工具表面を撮影した画像情報とは異なり、加工時に発生する現象を保存することが利点である。工具表面の劣化の進行や、工具の劣化に影響を与えている加工現象を特定するためには、本技術の高度化が必要と考える。