機械学習による波紋画像の周波数識別モデルの開発

抄録

CNNは，画像認識の分野で広く使用されている．本研究では，機械装置の異常検知の新たな手法として，振動する機械装置に，液体の入った容器を設置し，振動による液面波形の状態を，カメラ画像により検出する液体波面検出法を提案する．今回は，振動発生装置を用いて，数種類の周波数の振動を発生させ，液面の状態を撮影し，撮影した画像を，CNNモデルの一つであるVGG16を用いて識別し，液体波面検出法の妥当性を評価・検証した．