論文の概要: Proving the Potential of Skeleton Based Action Recognition to Automate
the Analysis of Manual Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08451v1
- Date: Thu, 12 Oct 2023 16:11:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 08:56:25.177816
- Title: Proving the Potential of Skeleton Based Action Recognition to Automate
the Analysis of Manual Processes
- Title（参考訳）: 手作業分析の自動化のための骨格に基づく行動認識の可能性の証明
- Authors: Marlin Berger, Frederik Cloppenburg, Jens Eufinger, Thomas Gries
- Abstract要約: 本研究は、ビデオストリームに基づいて、手動組立プロセスにおける現在の動作クラスを検出する。
現在の動きに関する情報により、KPI(Key-Performance-Indicators)を容易に導出できる。
この分野では最近、機械ビジョンタスクで大きな成功を収めている。
MLパイプラインを開発し、異なる(事前)処理方法とニューラルネットの広範な研究を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In manufacturing sectors such as textiles and electronics, manual processes
are a fundamental part of production. The analysis and monitoring of the
processes is necessary for efficient production design. Traditional methods for
analyzing manual processes are complex, expensive, and inflexible. Compared to
established approaches such as Methods-Time-Measurement (MTM), machine learning
(ML) methods promise: Higher flexibility, self-sufficient & permanent use,
lower costs. In this work, based on a video stream, the current motion class in
a manual assembly process is detected. With information on the current motion,
Key-Performance-Indicators (KPIs) can be derived easily. A skeleton-based
action recognition approach is taken, as this field recently shows major
success in machine vision tasks. For skeleton-based action recognition in
manual assembly, no sufficient pre-work could be found. Therefore, a ML
pipeline is developed, to enable extensive research on different (pre-)
processing methods and neural nets. Suitable well generalizing approaches are
found, proving the potential of ML to enhance analyzation of manual processes.
Models detect the current motion, performed by an operator in manual assembly,
but the results can be transferred to all kinds of manual processes.
- Abstract（参考訳）: 織物やエレクトロニクスなどの製造業では、手作業が生産の基本的な部分である。
効率的な生産設計にはプロセスの分析とモニタリングが必要である。
手動プロセスを分析する従来の方法は複雑で高価で柔軟性がない。
Methods-Time-Measurement (MTM)のような確立したアプローチと比較して、マシンラーニング(ML)メソッドは、次のように約束している。
本研究では,ビデオストリームに基づいて,手動組立プロセスにおける現在の動作クラスを検出する。
現在の動きに関する情報により、KPI(Key-Performance-Indicators)を容易に導出できる。
スケルトンベースのアクション認識アプローチが採用されており、この分野は最近、機械ビジョンタスクで大きな成功を収めている。
手動組立における骨格に基づく行動認識では、十分な事前作業が見つからなかった。
そのため、MLパイプラインを開発し、異なる(事前)処理方法とニューラルネットの広範な研究を可能にする。
適切に一般化されたアプローチが発見され、手動のプロセスの分析を強化するMLの可能性を証明した。
モデルは、オペレータが手動で実行した現在の動作を検出するが、結果はあらゆる種類の手動プロセスに転送できる。
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