• ホーム
  • お知らせ
  • 工学研究科 太田 和希さん(片桐研究室)が、機械学習とデータ分析に関する国際会議ICMLDA2019において「Best Student Paper Award」を受賞しました
  • 印刷
  • 前のページに戻る
  • 過去に見たページをチェック

メニュー

コンテンツに戻る

メニュー

年別一覧

お知らせ

2020.07.29

工学研究科 太田 和希さん(片桐研究室)が、機械学習とデータ分析に関する国際会議ICMLDA2019において「Best Student Paper Award」を受賞しました

このページを他の人と共有する

工学研究科 太田 和希さん(片桐研究室)が、米国カリフォルニア大学バークレー校で開催された「機械学習とデータ分析」に関する国際会議「International Conference on Machine Learning and Data Analysis 2019」において「Best Student Paper Award」を受賞しました。本賞は、学生の研究発表の中から、独自性、重要性などの観点から優れた論文に贈られます。

受賞に際し、太田さんは「海外の学会で賞を受賞できるとは思っていなかったので、驚いています。また、海外でも自分の研究が評価されたことをうれしく思います。この賞を受賞できたのも、片桐先生の丁寧なご指導をはじめ、様々な形で相談に乗ってくれた研究室の仲間のおかげです。深く感謝いたします。今回の受賞を糧に研究はもちろんのこと,自分の能力をさらに伸ばしていきたいと思います」と喜びを語ってくれました。

研究内容

テーマ
「A Machine Learning Method for Detecting Line Defects of Glass Substrates Using Time Series Non-contact Line Scan Data」
(非接触検査の時系列データからガラス基板の配線欠陥を検出する機械学習手法)

スマートフォンやテレビなどの画面部に使われる部品の一つであるガラス基板の検査工程は、歩留まり率を向上させるためにも重要な工程の一つとなっています。ガラス基板の検査では大きさや配線の細かさなどが異なる多くの種類に対応する必要があります。本研究では、ガラス基板の非接触電気検査で得られる微小電圧信号の時系列データの周波数成分に着目し、多くの種類の基板に対応できる機械学習を用いた欠陥検出アルゴリズムを提案しました。

関連リンク

最新のお知らせ

過去にあなたが見たページがここに入ります

TOPページへ戻る

このページのトップへ