論文の概要: Towards automated Capability Assessment leveraging Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04051v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 13:49:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-13 14:54:28.103300
• Title: Towards automated Capability Assessment leveraging Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを活用した自動能力評価
• Authors: Raoul Sch\"onhof and Manuel Fechter
• Abstract要約: 本稿では,ボキセル化技術を用いて評価を自動化するソフトウェアであるNeuroCADを提案する。 この手法によりCADファイルに基づくディープラーニングにより,抽象的ジオメトリと生産関連機能の評価が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Aiming for a higher economic efficiency in manufacturing, an increased degree of automation is a key enabler. However, assessing the technical feasibility of an automated assembly solution for a dedicated process is difficult and often determined by the geometry of the given product parts. Among others, decisive criterions of the automation feasibility are the ability to separate and isolate single parts or the capability of component self-alignment in final position. To assess the feasibility, a questionnaire based evaluation scheme has been developed and applied by Fraunhofer researchers. However, the results strongly depend on the implicit knowledge and experience of the single engineer performing the assessment. This paper presents NeuroCAD, a software tool that automates the assessment using voxelization techniques. The approach enables the assessment of abstract and production relevant geometries features through deep-learning based on CAD files.
• Abstract（参考訳）: 製造業における経済効率の向上を目指して、自動化の度合いの向上が鍵となる。 しかしながら、専用プロセスのための自動組立ソリューションの技術的実現可能性を評価することは困難であり、与えられた製品部品の形状によってしばしば決定される。 自動化の実現可能性に関する決定的な基準は、単一部分の分離と分離、最終位置でのコンポーネントの自己調整の能力である。 この実現可能性を評価するために,Fraunhofer 研究者によるアンケートに基づく評価手法を開発した。 しかし、結果は、単一のエンジニアが評価を行うという暗黙の知識と経験に強く依存する。 本稿では,voxelizationを用いた評価を自動化するソフトウェアツールneurocadを提案する。 この手法によりCADファイルに基づくディープラーニングにより,抽象的かつ生産的なジオメトリ機能の評価が可能となる。

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