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令和4年度

本校専攻科生がAI研究で優秀講演賞を最年少受賞しました

専攻科2年植木優輔さんは、砥粒加工学会2022年度全国学術講演会(ABTEC2022:(令和4年8月29日(月)~8月31日(水)の3日間、神奈川大学みなとみらいキャンパスで開催)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、総発表者140名のなかで、優秀講演賞を最年少で受賞いたしました。この賞の受賞対象者は、30才以下の大学院生、企業の若手研究者などから選ばれることになっており、研究発表を行った方の中から特に優れた発表者に贈られるもので、厳正な審査を経て学会理事会にて決定され、今年度は10名に表彰状と記念品が授与されました。

 

大会名:
2022年度砥粒加工学会全国学術講演会(ABTEC2022)

受賞名:
2022年度優秀講演賞

受賞者:
複合工学専攻 情報工学系 2年 植木 優輔

指導教員:
川下智幸教授、坂口彰浩教授(電子制御工学科)

受賞題目:
ディープラーニングを用いた機上計測による砥石作業面の解析(第3報)

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、砥石作業面画像を機上計測することで加工過程における砥面の変化形態をディープラーニング(AI)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。