電子制御工学科５年生 樋口開斗さん、松本竜宙さんは、２０２１年度精密工学会九州支部「第２２回学生研究発表会」（9/25(金))、9/27(月)、9/28(火)オンライン開催：リアルタイム方式）において、ＡＩ（ディープラーニング）を用いた研究成果について発表を行いました。
その結果、総発表者２９名のなかで、ベストプレゼンテーション賞（６名受賞）と企業賞（７名受賞）をＷ受賞いたしました。発表対象者は、大学院生、大学４年生、高専専攻科生、高専５年生で、２人は最年少での受賞になります。
受賞者 ： 電子制御工学科 ５年 松本 竜宙
指導教員 ： 川下 智幸 教授、坂口 彰浩 准教授
受賞名 ： ベストプレゼンテーション賞、企業賞（㈱唐津プレシジョン）
受賞題目 ： ディープラーニングを用いた研削過程における砥石作業面画像の解析 －熟練技能者の判断基準の可視化（その２）－
受賞者 ： 電子制御工学科 ５年 樋口 開斗
指導教員 ： 川下 智幸 教授、坂口 彰浩 准教授
受賞名 ： 企業賞（㈱唐津プレシジョン）
受賞題目 ： ディープラーニングを用いた研削過程における砥石作業面画像の解析 －熟練技能者の判断基準の可視化（その１）－
研究内容 ：
研削加工は、砥石作業面（以下、砥面）に固着されている砥粒が被削材を微小量ずつ削り取るため、砥面の状態が加工精度や加工効率に大きな影響を与えます。
特に、加工過程においては、削り屑などが砥粒間に詰まる目詰まりが発生するなど、砥面の状態が劣化していくため、高い加工精度や加工効率を保つためには適切なタイミングでドレッシングを行わなければなりません。しかしながら、そのタイミングは、熟練技能者が、加工時の音や振動、砥石表面を手で触れたときの触感などを基に経験値により判断を行い、自動化された工程の研削盤では、ある決められた研削量を越えると砥面の状態に関わらずドレッシングが行われるなど、砥石の状態を定量的に把握・評価することで適切なタイミングでドレッシングを実施する技術は確立されていません。
このようなことより、本研究では、ドレッシングのタイミングを定量的に判断することを目的に、加工過程における砥面の変化形態を研削音と砥面画像を用いて、ディープラーニングにより解析・評価できる計測システムの開発を行っています。
