受 賞 Award
36 M. Xu, O. Riemer, K. Nakamoto, Y. Takeuchi ; 工作機械技術振興財団 第44次工作機械技術振興賞・論文賞, Automated Workpiece Setting Operation by On-Machine Measurement for Efficient Ultraprecision Cutting of Micro-Shapes, (2023-06).
35 西田浩司;マザック財団 2022年度 マザック高度生産システム優秀論文賞, Augmented Reality-Based System for Skill Transfer of Workpiece Fixturing in Turning Operations, (2023-05).
34 西田浩司;精密工学会 2022年度精密工学会春季大会学術講演会 ベストプレゼンテーション賞, 熟練作業者の視線データを援用した旋削加工の段取り支援ARシステムに関する研究, (2022-06).
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学術論文 Journal paper
37 K. Nishida, M. Itoh, K. Nakamoto ; Augmented Reality-Based System for Skill Transfer of Workpiece Fixturing in Turning Operations, International Journal of Automation Technology, Vol. 17, No. 2, pp.136-143, (2023-03).
36 T. Yoshikawa, F. Nakamura, E. Sogabe, K. Nakamoto ; Acquisition of Skills for Process Planning Through Eye Tracking When Understanding Mechanical Drawings, International Journal of Automation Technology, Vol. 17, No. 2, pp.128-135, (2023-03).
35 N. Komura, K. Matsumoto, S. Igari, T. Ogawa, S. Fujita, K. Nakamoto ; Computer Aided Process Planning for Rough Machining Based on Machine Learning with Certainty Evaluation of Inferred Results, International Journal of Automation Technology, Vol. 17, No. 2, pp.120-127, (2023-03).
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国際会議 International conference
55 K. Oike, S. Kodama, K. Nakamoto ; Fabrication of Curved Laser-Induced Periodic Surface Structure Along Created Microgrooves by Ultraprecision Cutting, Proceedings of the 19th International Conference on Precision Engineering (ICPE2022), C128, (2022-12).
54 K. Akisue, K. Nakamoto ; A Study on Computer Aided Process Planning for Fixed Workpieces on a 5-Axis Controlled Machine Tool, Proceedings of the 19th International Conference on Precision Engineering (ICPE2022), C129, (2022-11).
53 K. Nishida, M. Itoh, K. Nakamoto ; An AR System Using Gaze Data of Skilled Operators for Setting Operation of Turning, Proceedings of the 2022 International Symposium on Flexible Automation (ISFA2022), pp.87-88, (2022-07).
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学術講演 Domestic conference
61 千田一輝, 相馬啓佑, 曽我部英介, 中本圭一;工具経路生成のための片側公差が指定されたCADモデルの修正に関する研究, 2023年度精密工学会秋季大会学術講演会, p.362, (2023-09).
60 松本和真, 藤田 祥, 若土耕一, 増宮泰徳, 中本圭一;マルチラベル学習を用いた工程設計支援システムの開発に関する研究, 2023年度精密工学会春季大会学術講演会, p.660, (2023-03).
59 西田浩司, 伊藤雅敏, 中本圭一;フライス加工のワークの取付けを支援するARシステムに関する研究, 日本機械学会 第14回生産加工・工作機械部門講演会, pp.431-433, (2022-10).
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卒業研究発表
30 原田孝一, 藤田 祥, 若土耕一, 増宮泰徳, 中本圭一;機械学習を援用した工程設計のための加工事例のばらつきの分析に関する研究, 精密工学会 第30回学生会員卒業研究発表講演会, pp.11-12, (2023-03).
29 相馬啓佑, 曽我部英介, 中本圭一;工具経路生成のための製品製造情報によるCADモデルの修正に関する研究, 精密工学会 第30回学生会員卒業研究発表講演会, pp.3-4, (2023-03).
28 小杉理久, 中本圭一;工作機械の選定に向けた形状創成運動に基づく工程分析と加工時間による工程評価に関する研究, 精密工学会 第29回学生会員卒業研究発表講演会, pp.1-2, (2022-03).
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展示会 Exhibition
10 中本圭一, 小松 航, 小杉理久, 麻生 巧;工作機械の機種選定に向けた形状創成運動に基づく工程分析, 第19回国際工作機械技術者会議 ポスターセッション, pp.64-65, (2022-11).
9 中本圭一, 熊野谿真帆, 櫛野仁司;工作物のトポロジー最適化に基づく超複雑形状加工, 第18回国際工作機械技術者会議 ポスターセッション, pp.108-109, (2018-11).
8 中本圭一, 井上友貴, 五十嵐岳史;多軸・複合加工機のための工程設計支援システム, 第18回国際工作機械技術者会議 ポスターセッション, pp.106-107, (2018-11).
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解 説 Article
15 中本圭一;深層学習による金型加工の工程設計支援に関する取組み, 日刊工業新聞, 型技術, 38巻, 10号 特集「金型づくりに役に立つ!大学の技術開発と産学連携」, pp.70-73, (2023-09).
14 中本圭一;トポロジー最適化を用いて決定した加工順序に切削加工, 先端加工機械技術振興協会, 先端加工技術 119号, pp.13-15, (2023-02).
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取 材 Interview
3 中本圭一;工作機械向けソフトウェア開発で、産業の基盤を強化する, Top Researchers 2018年1月2日号, 特集AI/ICT/Robotics, http://top-researchers.com/?p=1174, (2018-01).
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