学会発表
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基本情報
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| 氏名 | 永田 寅臣 |
| 氏名（カナ） | ナガタ フサオミ |
| 氏名（英語） | NAGATA Fusaomi |
| 所属 | 山陽小野田市立山口東京理科大学工学部機械工学科 |
| 職名 | 教授 |
| researchmap研究者コード | 0000002519 |
| researchmap機関 |
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Deep Learningを応用した不良品検出の基礎研究
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徳野 健太
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永田 寅臣、大塚 章正、渡辺 桂吾
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日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会2018
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ポスター発表
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2018/06/02
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2018/06/05
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多層の畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は，画像認識の問題全般に対する最も有効な手法として注目されている．本研究では樹脂成形の製造過程で発生する亀裂やバリなどの欠陥を自動検出するためのDCNNを設計し,性能を評価した．