著者
石井 明
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.84, no.12, pp.963-966, 2018-12-05 (Released:2018-12-05)
参考文献数
6
被引用文献数
2 3
著者
平田 和也 西野 曜子 森重 幸雄 高橋 邦充
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2016年度精密工学会秋季大会
巻号頁・発行日
pp.635-636, 2016-08-20 (Released:2017-02-20)

近年、パワーデバイス向け材料としてSiCが注目されている。しかし、SiCはワイヤー加工に多くの時間を要し、カーフロスも大きいといった課題がある。そこで、我々はレーザを利用した新しい原理に基づくレーザースライシング方法(KABRA)を開発しこれらの課題を克服した。KABRAの加工メカニズムについて報告する。
著者
吉田 龍一 干野 隆之 藤井 秀一 飯田 克彦 古田 淳
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2006年度精密工学会春季大会
巻号頁・発行日
pp.879-880, 2006-03-05 (Released:2007-01-31)

コニカミノルタにおいて開発してきたSIDMは,デジタルカメラの手振れ補正用,携帯電話カメラのAF用のアクチュエータとして既に実用化されている.ただし,これらはSIDMの粗動(ノコギリ変位で動かす)のみを用いる応用であった.これに対し今回,SIDMの粗動,微動(圧電素子そのものの変位で動かす)を用いた位置決め用ステージをナノコントロールと共同で開発したので報告する.
著者
清水 敬行 小出 兼一郎 前沢 進 宮崎 俊行 三須 直志 田中 義弘
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2004年度精密工学会秋季大会
巻号頁・発行日
pp.458, 2004-09-15 (Released:2005-03-01)

YAGレーザによる金属の大気中カラーマーキングを行った.試料としてステンレス鋼,純Tiを用い,照射出力,ビーム径,走査速度を変化させ,各条件と発色の関係を求めた.
著者
清水 政行 川西 康友 出口 大輔 井手 一郎 村瀬 洋
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.87, no.5, pp.447-454, 2021-05-05 (Released:2021-05-05)
参考文献数
32

Estimation of translation between consecutive frames, i.e., odometry, plays an important role in autonomous navigation. This paper presents an odometry estimation method using sparse LiDAR points and image feature points. In case of sparse LiDAR measurements, it is difficult to accurately estimate depth at image feature points. Image feature points with low-accuracy depth cause misconvergence in odometry optimization. To improve the robustness to the misconvergence, a new method with a Gaussian process that estimates not only the depth at image feature points but also the variance is proposed. By using this variance, it estimates the residual of image features in the world coordinate with depth, or in the image coordinate without depth. This allows more accurate and robust estimation than conventional methods in case of sparse LiDAR points. In an experiment with simulated sparse LiDAR points from the KITTI dataset, the proposed method is confirmed to estimate the odometry more accurately than conventional methods.

1 0 0 0 OA 摩擦切削

著者
河村 正彌 小川 正義 歌川 正博
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密機械 (ISSN:03743543)
巻号頁・発行日
vol.18, no.213, pp.359-363, 1952-12-05 (Released:2009-06-30)
参考文献数
3
著者
山内 信義
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.58, no.8, pp.1281-1283, 1992-08-05 (Released:2009-10-08)
参考文献数
2
著者
宇野 義幸
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.61, no.10, pp.1389-1392, 1995 (Released:2009-07-23)
参考文献数
5
被引用文献数
2 2
著者
木村 博
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密機械 (ISSN:03743543)
巻号頁・発行日
vol.31, no.365, pp.447-460, 1965-06-05 (Released:2010-02-16)
参考文献数
8
著者
渡辺 昭則
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密機械 (ISSN:03743543)
巻号頁・発行日
vol.40, no.478, pp.969-975, 1974-11-05 (Released:2009-06-30)
参考文献数
7
著者
河西 敏雄 清宮 紘一 江塚 幸敏 巽 かおり 池野 順一
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2008年度精密工学会春季大会
巻号頁・発行日
pp.847-848, 2008 (Released:2008-09-03)

通称オスカータイプレンズ研磨機は国内外で広く利用されている。この名称の「オスカー」に関する情報を集めてきたがこれまで明確にできなかった。古いテキストの写真にこの研磨機が掲載されており、機械にドイツ製と見られるペンキによるサインがあった。そこで古い独語の専門書を調査し、ドイツのメーカー名であることに行き着いた。また、本学会が設立された頃の会員がドイツを訪問して当社の人と面会した記録も出てきた。
著者
葉山 房夫
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密機械 (ISSN:03743543)
巻号頁・発行日
vol.20, no.232, pp.240-245, 1954-07-05 (Released:2009-06-30)

Researches on brass containing Pb as the material used for precision mechanism (clock and watch, etc.) have been performed, concerning the machinability for cutting and shearing, the qualities of worked surface, and the wear properties. In the first report the experimental results of the mechanical properties, that is hardness, tensile strength, elongation and shock value are described.
著者
北川 純一
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.72, no.11, pp.1331-1334, 2006-11-05 (Released:2009-04-10)
参考文献数
6
著者
長崎 好輝 林 昌希 金子 直史 青木 義満
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.88, no.3, pp.263-268, 2022-03-05 (Released:2022-03-05)
参考文献数
10

In this paper, we propose a new method for audio-visual event localization 1) to find the corresponding segment between audio and visual event. While previous methods use Long Short-Term Memory (LSTM) networks to extract temporal features, recurrent neural networks like LSTM are not able to precisely learn long-term features. Thus, we propose a Temporal Cross-Modal Attention (TCMA) module, which extract temporal features more precisely from the two modalities. Inspired by the success of attention modules in capturing long-term features, we introduce TCMA, which incorporates self-attention. Finally, we were able to localize audio-visual event precisely and achieved a higher accuracy than the previous works.