Development of a Failure Detection Model for Welding Robots Using Acceleration Signals
加速度信号を用いた溶接ロボットの異常検知モデルの開発
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- Publication code
- 20214249
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.52 No.3
- Pages
- 627-632(Total 6 p)
- Date of publication
- May 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 技術論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | TechnicalPaper |
| Author(J) | 1) 広瀬 悟, 2) 冨樫 実, 3) 高木 徹, 4) 有馬 直尭, 5) 伊藤 千輝, 6) 荒牧 大樹 |
| Author(E) | 1) Satoru Hirose, 2) Minoru Tomikashi, 3) Toru Takagi, 4) Naotaka Arima, 5) Kazuki Ito, 6) Hiroki Aramaki |
| Affiliation(J) | 1) 日産自動車, 2) 日産自動車, 3) 日産自動車, 4) ネットワンシステムズ, 5) ネットワンシステムズ, 6) ネットワンシステムズ |
| Abstract(J) | 自動車工場の車体組立用溶接ロボットに取り付けられた加速度センサの信号のみで、溶接状態の良否を推定する機械学習モデルを開発した。約１年間のロボットの加速度データを用いて、１０００以上の特徴量を生成し、正常、溶接チップ抜け、溶接異常の３状態を分類する混合多分類モデルを提案する。 Translation |
| Abstract(E) | We have developed a machine learning model to detect welding failure states, using only signals from acceleration sensors attached to welding robots for assembling automobile bodies at automotive factories. By applying acceleration data obtained from such robots over a period of roughly one year, the proposed model for multiple mixed classifications generated over 1000 feature quantities, allowing it to classify three welding states: “normal”, “welding tip disengaged”, and “welding anomaly”. |
