A Preliminary Study for Identification of Additive Manufactured Objects with Transmitted Images
内部にバーコードを埋め込む必要のない製品識別システム
異なる内部支持構造や製造誤差などの各製品の情報を含む製品の透過画像を使用
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Authors:
Kenta Yamamoto, Ryota Kawamura, Kazuki Takazawa, Hiroyuki Osone, Yoichi Ochiai
Additive manufacturing has the potential to become a standard method for manufacturing products, and product information is indispensable for the item distribution system. While most products are given barcodes to the exterior surfaces, research on embedding barcodes inside products is underway. This is because additive manufacturing makes it possible to carry out manufacturing and information adding at the same time, and embedding information inside does not impair the exterior appearance of the product. However, products that have not been embedded information can not be identified, and embedded information can not be rewritten later. In this study, we have developed a product identification system that does not require embedding barcodes inside. This system uses a transmission image of the product which contains information of each product such as different inner support structures and manufacturing errors. We have shown through experiments that if datasets of transmission images are available, objects can be identified with an accuracy of over 90%. This result suggests that our approach can be useful for identifying objects without embedded information.
POSシステムに代表されるように，製品の流通において製品の識別は必要不可欠な工程である．既存の流通システムでは製品の外部にバーコードを印刷するか，バーコードを別途取り付けることで各製品に対するタグづけを行っている．
近年，3Dプリンターの普及を筆頭に，Additive Manufacturingという製法に注目が集まっており，当手法をタグづけに応用する研究も進んでいる．その多くは，内部にタグを埋め込むか人間の眼には見えない仕組みで情報を付加するなど，設計を要するものである．
本研究では，こうした設計を行うことなしに，Additive Manufacturing手法で製造されたオブジェクトを識別する手法を提案する．具体的には，赤外線領域における各オブジェクトの透過画像をデータセットとして用意し，ディープラーニングを用いて学習させることで識別を可能にするというものである．
