図13 システム構成図図14 環境測定器図15 環境数値表示装置図16 監視システム ダッシュボード図17 システム構成図度センサ（BME680，BOSCH），CO2センサ（MH-Z19C，Winsen Electronics）及びWi-Fiマイコンからなる環境測定器と，Bluetoothワットチェッカー（RS-BTWATTCH2，RATOC Systems），PC及び電子ペーパー付きWi-Fiマイコン（M5Paper，M5Stack Technology）から構成される。DBサーバにはInfluxDBを，データ可視化ツールにはGrafanaを用いた。環境測定器を図14に，環境数値表示装置を図15に，ダッシュボードを図16に示す。ワットチェッカーによって機能検査ステーションのロボットの消費電力を測定し，ダッシュボードに1か月間連続稼働した際のCO2排出量と排出されたCO2を吸収するのに必要な杉の木の本数を表示した。－23－5.5. 異物検知システム（2020年度）生産ラインに異物が混入すると，コンベヤの故障や作業員の人身事故につながる。そこで，コンベヤに投入される物体を認識し，異物が検出された際はステーションの運転を停止し，作業者に異常を通知する異物検知システムを開発した。システム構成図を図17に示す。システムは主に コンベヤを撮影するカメラ（Pi Camera，RS Components） と物体を認識するAIコンピュータ（Jetson Nano，NVIDIA）から構成される。物体認識にはYOLOv4を用い（2022年度はYOLOv5 を用いた。），異物として「ナット」，「スペーサー」，「IC」，「ボタン電池」，「電子回路基板」の画像をそれぞれ100枚ずつGoogle Colaboratoryを用いてラーニングさせた。異物検知結果表示画面を図18に示す。AIコンピュータ上で動作するYOLOがコンベヤ上を流れる物体の撮影像から異物を認識すると，PLC経由でステーションの運転を停止させ，作業者に画面表示と音声再生で異常を通知する。
元のページ ../index.html#25