強化学習を用いた非接触スキャナ＋CMMのキャリブレーション

川本 貴志

doi:10.11522/pscjspe.2021A.0_567

2021年度精密工学会秋季大会

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2021A.0_567

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主催: 公益社団法人精密工学会

会議名: 2021年度精密工学会秋季大会

開催地: オンライン開催

開催日: 2021/09/21 - 2021/09/27

強化学習を用いた非接触スキャナ＋CMMのキャリブレーション

*川本貴志

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キーワード: 3次元計測, 強化学習, ラインスキャナ, 座標計測装置, キャリブレーション, 人工知能

会議録・要旨集フリー

p. 567-568

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抄録

ラインスキャナをCMMに搭載して非接触計測を行う為には，CMM先端節-ラインスキャナ間の位置合わせ（非接触キャリブレーション）が必要になる．本研究では，強化学習を用いて非接触キャリブレーションアルゴリズムをニューラルネットワーク内に構築した事例を紹介する．学習済みモデルに6自由度の座標変換を生成させた結果，一部では市販アルゴリズムと同等以上の精度を得た．計測分野におけるAI活用についても言及する．

責任著者(Corresponding author)

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