【技术实现步骤摘要】
作业支援系统及作业支援方法
[0001]本专利技术涉及一种作业支援系统及作业支援方法。
技术介绍
[0002]近年来，借助于AI技术，越来越多的组装作业实现了自动化，提高了企业的生产力。但是受制于一些产品组装步骤的复杂性，依然有很多作业还是依赖于人工。而人工作业容易发生错误操作，零件遗漏等问题，因此如何改善人工作业，提高人工生产效率就成为组装作业的一项重要课题。
[0003]作为对于人工作业改善的一种途径，有对作业人员进行实时监测并对其进行提示的方法。例如专利文献1中通过获取来自于加速度等附着于肢体上的传感器的人体肢体运动数据，实时分析作业人员的动作，并进行操作熟练度评价，对于不符合标准作业的操作作业向作业人员进行提示。在该方法中对于获取的肢体运动数据进行特征量分析，制定动作分类标准和作业改善点，并建立数据库。在系统运行时，对于实时获取的作业人员的动作进行特征分类，判断熟练度低的动作，自动生成对应的改善点，并输出提示给作业人员。
[0004]现有技术文献
[0005]专利文献
[0006]专利...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种作业支援系统，其特征在于，包括：拍摄装置，对于作业人员操作作业对象进行拍摄而得到视频数据；判别装置，通过向作业类型判别模型输入由上述拍摄装置所拍摄的上述视频数据，对上述作业人员的操作作业进行判别；提示装置，将上述判别装置所判别的判别结果提示给上述作业人员，上述作业类型判别模型是基于标准化作业指导即SOP，在作业视频数据中标记出上述作业人员动作以及上述作业对象，通过机器学习的方法而得到。2.如权利要求1所述的作业支援系统，其特征在于，上述作业类型判别模型是通过检测所识别出的上述作业人员的手部动作以及上述作业对象，基于标准化作业指导而生成。3.如权利要求2所述的作业支援系统，其特征在于，上述作业类型判别模型是通过检测所识别出的上述作业人员的手部动作、以及上述作业对象在作业区域之间的移动轨迹，基于标准化作业指导而生成，上述作业区域是上述作业对象被预先放置的区域以及上述作业对象被安装的区域。4.如权利要求1～3中任一项所述的作业支援系统，其特征在于，上述作业类型判别模型的训练数据通过如下方式得到：对包括所识别出的上述作业人员的动作及上述作业对象的操作作业进行分类，在上述操作作业与上述标准化作业指导中所定义的操作作业一致的情况下，判别上述操作作业为正确操作作业，并对上述操作作业赋予正确标签，在上述操作作业与上述标准化作业指导中所定义的操作作业不一致的情况下，判别上述操作作业为不正确操作作业，并对上述操作作业赋予错误标签。5.如权利要求4所述的作...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴雅超，郑淼，原纯一，小野达矢，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：
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