溶接学会全国大会講演概要
2020年度秋季全国大会
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マグ溶接におけるCNNを用いた溶込み深さ推定モデルの判断根拠の可視化
*松村 匠福島 康記野村 和史佐野 智一浅井 知
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p. 234-235

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抄録
機械学習を用いた溶接モニタリング手法は,近年多く研究され有効性が確認されている.既報では,溶融池画像を入力に用いたCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の機械学習による溶込み深さ予測を行い,有効性を示した.しかし,CNNは入力された情報から結果を出力するまでのプロセスが自動化されており,判断根拠が不透明である.本報では,CNNの判断プロセスをgrad-CAMなどを用いて可視化し,現象の支配因子について考察を行った.
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© 2020 社団法人 溶接学会
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