ＡＩを用いる繊維製品の品質評価と人間の特性解析

利用人工智能进行纺织产品质量评估和人体特征分析

• 批准号: 22K18553
• 负责人: 北口 紗織
• 金额: $ 4.08万
• 依托单位: Kyoto Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-06-30 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18553/
• 关键词: ＡＩ; 評価; 繊維製品

本研究は，「モノの品質を評価する時，人間は形と色をどう認識・判断しているのか？」という学術的な問いについて考察するものである．さらに，人間が判断・評価しているものを，AI技術を用いて判断・評価することの可能性を見出すことである．本研究の目的は，応用面では，ＡＩを用いて繊維製品の品質や見えなどの評価を行えるかどうかの可能性を見出すことである．同時に，基礎的な研究として，人間の評価とは何かを探り，人間の評価の特性を知ること，また，品質や見えなどの評価における人間が判断を間違う要因を見出すことである．近年のコンピュータの進歩やＡＩ関連研究の進展によって，ＡＩの普及が進み，ＡＩでできることが広がり，それとは逆に，ＡＩでは応用や解決が困難なこともわかってきている．本研究では，繊維製品の品質や見えなどの評価，とりわけ，人間の主観的評価が必要なことに焦点を当て，①「繊維製品の品質や見えの評価に応用する」，②「人間の評価とその特性を見出す」，③「人間の評価ミスや判断ミスの要因を見出す」を目的に研究を進める．2022年度は，繊維製品の品質評価にかかわる問題として，繊維の形状分類に注目し研究を進めている．同種繊維で形状が類似しているが風合等の消費者の使用感が異なるため，分類の必要がある繊維を対象に，人間はどの程度分類できるのか，また，どのような特徴に注目し分類しているのかの調査・実験を行い，さらに深層学習を用いての分類精度との比較を行っている．

In this study, 価する, "When モノ <s:1> quality を is evaluated 価する, what is the recognition and judgment of human <s:1> shape と color を う う and う? Youdaoplaceholder6 る る る る う Youdaoplaceholder0 と う academic な asks と に と て て て examines する う である である. さ ら に, が human judgment, evaluation of 価 し て い る も の を, AI technology を use い て judgment, evaluation of 価 す る こ と の を likely see a す こ と で あ る. は の purpose, this study 応 with surface で は, AI を use い て の 繊 d products quality や see え な ど の review 価 を line え る か ど う か の を likely see a す こ と で あ る. な に at the same time, the basic study と し て, human の review 価 と は what か を り, human の review 価 の features を know る こ と, ま た, quality や see え な ど の review 価 に お け る が human judgment between を violations を う will show the す こ と で あ る. Recent の コ ン ピ ュ ー タ の into step や AI research progress の masato even に よ っ て, AI の popularization が み, AI で で き る こ と が hiroo が り, そ れ と は inverse に, AI で は 応 solve with や が difficult な こ と も わ か っ て き て い る. This study で は, の 繊 d products quality や see え な ど の review 価, と り わ け, human の Lord 観 review 価 が necessary な こ と に focus を when て, (1) "の 繊 d products quality や see え の review 価 に 応 with す る", (2) "human の review 価 と そ の features を see す", (3) "human の review 価 ミ ス や judgment ミ ス を の will see す" を purpose を に research into め る. 2022 annual は の 繊 d products quality evaluation 価 に か か わ る problem と し て, 繊 d の を に attention し shape classification research into め て い る. Same shape 繊 d で が similar し て い る が wind or の の consumers use feeling が different な る た め, classification の necessary が あ る 繊 d を like に seaborne, human は ど の degree classification で き る の か, ま た, ど の よ う な, 徴 に attention し classification し て い る の か の investigation, be 験 を い, Youdaoplaceholder0 deep learning を compares を rows って る る る る with the classification accuracy of さらに て <s:1> と <e:1>.