論文の概要: Overview of Computer Vision Techniques in Robotized Wire Harness
Assembly: Current State and Future Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13745v3
- Date: Fri, 12 Jan 2024 08:54:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 21:30:33.198539
- Title: Overview of Computer Vision Techniques in Robotized Wire Harness
Assembly: Current State and Future Opportunities
- Title（参考訳）: ロボットワイヤハーネスアセンブリにおけるコンピュータビジョン技術の概要:現状と将来の可能性
- Authors: Hao Wang, Omkar Salunkhe, Walter Quadrini, Dan L\"amkull, Fredrik Ore,
Bj\"orn Johansson, Johan Stahre
- Abstract要約: ワイヤーハーネスは、現代の自動車における電子システムにとって不可欠なハードウェアである。
ワイヤーハーネス組立の現在の運用のほとんどは、依然として熟練した労働者によって手動で行われている。
本稿では,ロボットワイヤハーネス組立のためのコンピュータビジョン技術の概要について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.453764239572358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wire harnesses are essential hardware for electronic systems in modern
automotive vehicles. With a shift in the automotive industry towards
electrification and autonomous driving, more and more automotive electronics
are responsible for energy transmission and safety-critical functions such as
maneuvering, driver assistance, and safety system. This paradigm shift places
more demand on automotive wire harnesses from the safety perspective and
stresses the greater importance of high-quality wire harness assembly in
vehicles. However, most of the current operations of wire harness assembly are
still performed manually by skilled workers, and some of the manual processes
are problematic in terms of quality control and ergonomics. There is also a
persistent demand in the industry to increase competitiveness and gain market
share. Hence, assuring assembly quality while improving ergonomics and
optimizing labor costs is desired. Robotized assembly, accomplished by robots
or in human-robot collaboration, is a key enabler for fulfilling the
increasingly demanding quality and safety as it enables more replicable,
transparent, and comprehensible processes than completely manual operations.
However, robotized assembly of wire harnesses is challenging in practical
environments due to the flexibility of the deformable objects, though many
preliminary automation solutions have been proposed under simplified industrial
configurations. Previous research efforts have proposed the use of computer
vision technology to facilitate robotized automation of wire harness assembly,
enabling the robots to better perceive and manipulate the flexible wire
harness. This article presents an overview of computer vision technology
proposed for robotized wire harness assembly and derives research gaps that
require further study to facilitate a more practical robotized assembly of wire
harnesses.
- Abstract（参考訳）: ワイヤーハーネスは現代の自動車における電子システムにとって必須のハードウェアである。
自動車産業の電気化と自動運転へのシフトに伴い、ますます多くの自動車エレクトロニクスがエネルギー伝達と、操縦、運転支援、安全システムといった安全上重要な機能を担っている。
このパラダイムシフトは安全の観点から自動車用ワイヤハーネスの需要を増加させ、車両における高品質ワイヤハーネスアセンブリの重要性を強調する。
しかし、現在のワイヤハーネス組立作業のほとんどは熟練労働者によって手作業で行われており、手作業は品質管理や人間工学の面で問題となっている。
また、競争力を高め市場シェアを獲得するよう業界に常に要求されている。
したがって、エルゴノミクスを改善し、労働コストを最適化しながら組立品質を確保することが望まれる。
ロボットや人間とロボットのコラボレーションによって実現されたロボットアセンブリは、完全な手作業よりもレプリカで透明で理解しやすいプロセスを可能にするため、ますます要求される品質と安全性を達成するための重要な実現手段である。
しかしながら、変形可能な物体の柔軟性のため、実用環境では、ワイヤハーネスのロボット化は困難であるが、工業的構成の単純化により、多くの予備的な自動化ソリューションが提案されている。
従来の研究では、コンピュータビジョン技術を用いてワイヤハーネス組立のロボット自動化を促進することを提案しており、ロボットは柔軟ワイヤハーネスをよりよく知覚し操作することができる。
本稿では、ロボット化されたワイヤハーネス組立のためのコンピュータビジョン技術の概要と、より実用的なワイヤハーネス組立を促進するためにさらなる研究を必要とする研究ギャップの導出について述べる。
関連論文リスト
- Enhancing supply chain security with automated machine learning [2.994117664413568]
この研究は、港の混雑、材料不足、インフレーションによって引き起こされる混乱にますます弱いグローバルサプライチェーンの複雑さに取り組む。
我々の焦点は、不正検出、メンテナンス予測、および材料予約予測を通じてサプライチェーンのセキュリティを強化することである。
これらのプロセスを自動化することで,サプライチェーンセキュリティ対策の効率性と有効性を向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T02:45:32Z) - Reducing Risk for Assistive Reinforcement Learning Policies with Diffusion Models [0.0]
介護支援ロボティクスは、ケア需要の増加に対応するための、有望なソリューションを提供する。
本研究では,強化学習(RL)と模倣学習を補助ロボットのポリシー設計に応用することを検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-13T10:07:36Z) - DVQI: A Multi-task, Hardware-integrated Artificial Intelligence System
for Automated Visual Inspection in Electronics Manufacturing [57.33324493991657]
本稿では,DVQI(DarwinAI Visual Quality Inspection)システムを用いて,プリント基板組立欠陥の自動検査を行う。
DVQIシステムは、最小限のプログラミングと製造技術者のセットアップによるマルチタスク検査を可能にする。
また、DVQIシステムの性能と、トップエレクトロニクスメーカーへの影響に関するケーススタディも提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:56:54Z) - Deep Learning-Based Connector Detection for Robotized Assembly of
Automotive Wire Harnesses [5.694872363688119]
自動車産業における電気化と自動運転へのシフトにより、現代の自動車により多くの自動車用ワイヤーハーネスが取り付けられるようになった。
コネクタの交配は、ワイヤハーネス接続と信号伝送におけるコネクタの重要性から、自動車用ワイヤハーネスの最終組み立てにおいて必須である。
組立コネクタの現在の手動操作は、組立品質とエルゴノミクスに関する深刻な問題を引き起こす。
本稿では,ロボット化された自動車ワイヤハーネス組立のためのディープラーニングを用いたコネクタ検出手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-24T20:28:35Z) - Machine Learning Meets Advanced Robotic Manipulation [48.6221343014126]
本論文は、最先端技術と、実世界の操作タスクに適用された機械学習手法の最近の動向についてレビューする。
論文の残りの部分は、産業、医療、農業、宇宙、軍事、捜索救助など、さまざまな分野におけるML応用に費やされている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-22T01:06:32Z) - Hardware Accelerators in Autonomous Driving [5.317893030884531]
ハードウェアアクセラレーターは、自動運転車がより高いレベルの自律性のためにパフォーマンス要件を満たすのを助ける特別な目的のコプロセッサである。
本稿では,MLアクセラレータの概要と,自律走行車におけるマシンビジョンの利用例を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-11T10:07:33Z) - Vision Paper: Causal Inference for Interpretable and Robust Machine
Learning in Mobility Analysis [71.2468615993246]
インテリジェントな輸送システムを構築するには、人工知能とモビリティ分析の複雑な組み合わせが必要である。
ここ数年、高度なディープニューラルネットワークを使った輸送アプリケーションの開発が急速に進んでいる。
このビジョンペーパーは、解釈可能性と堅牢性を必要とするディープラーニングに基づくモビリティ分析における研究課題を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T17:28:58Z) - Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.12960180185105]
本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。
擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-28T17:08:31Z) - COOPERNAUT: End-to-End Driving with Cooperative Perception for Networked
Vehicles [54.61668577827041]
本稿では,車間認識を用いたエンドツーエンド学習モデルであるCOOPERNAUTを紹介する。
われわれのAutoCastSim実験は、我々の協調知覚駆動モデルが平均成功率を40%向上させることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-04T17:55:12Z) - An Automated Robotic Arm: A Machine Learning Approach [0.0]
現代の産業は、手動によるシステムの制御から自動化へと急速にシフトしている。
コンピュータベースのシステムは、品質と生産性を向上させることができるが、作業には柔軟性がない。
工業的重要性の1つは、ある場所から別の場所へ物を選んで配置することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-07T10:33:01Z) - AI in Smart Cities: Challenges and approaches to enable road vehicle
automation and smart traffic control [56.73750387509709]
SCCは、活動やユーティリティの自動化と最適化による効率向上を目指すデータ中心の社会を構想しています。
本稿では、SCCにおけるAIの視点を説明し、道路車両の自動化とスマート交通制御を可能にする交通で使用されるAIベースの技術の概要を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T14:31:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。