AI技術の応用による外観検査・目視検査の自動化とシステム開発例

~ 画像検査自動化システムの実例、外観検査におけるAI技術、機械学習による欠陥識別と暗黙知の抽出技術、外観検査のための深層学習におけるデータ拡張 ~

・最新のアルゴリズムで実運用まで達成した画像検査技術とその事例について先取りし、システム開発へ応用するための講座

・AI技術を活用した外観検査の最新技術やアルゴリズムを修得し、より高速かつ高精度な画像検査を実現しよう!

講師の言葉

 カメラ・計算機の性能向上とあいまって、ある検査対象に複数の画像処理手法を段階的に適用するなど、単純な検査であれば人間より遥かに高速かつ精密な画像検査は実現されて久しい。検査への画像処理技術の導入はあって然るべき時代となった。しかしながら、製造現場において検査対象となる製品やキズ・欠陥の種類は多種多様である。また、インライン検査においては既存設備の制約もあるため、必ずしも外観画像や透過画像、三次元画像などを利用した画像検査機械の開発は容易ではない。さらに、一旦検査装置が導入されても、検査環境や検査対象の変化に対して、それが軽微であっても、いちいち画像処理技術者による調整が必要となる。場合によっては、せっかく導入された検査装置のスイッチは切られ、引き続き検査員による目視が実施される。ここで今一度、画像検査機械開発の道程について見直す必要があると考えられる。講師が参画する研究グループでは、現場検査員や生産技術者の「知識・経験」や「やり様」に学ぶことが、画像検査機械の更なる発展に繋がると主張してきた。また、AI技術をその手段として捉え、ブラックボックスにしない活用方法が重要であると考えている。
 本セミナーでは、様々な企業との共同研究や、各種関連学協会での活動の中で学んだ、目視・外観検査の自動化の方法論と実例を紹介する。つまり、単なる画像処理手法・AI技術の単なる解説でなく、その背景や開発の阻害要因についても可能な限り触れながら、最終的には講師・受講者全員で問題共有できることを目指す。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年03月28日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・これから、外観検査、目視検査の自動化を予定されている企業のエンジニアの方
・既に画像検査を導入しているが、それがうまく機能していない企業のエンジニアの方
・目視・外観検査の自動化システムを開発されている企業のエンジニアの方
・外観検査自動化にAI技術の導入を検討されている企業のエンジニアの方
予備知識 ・現状で課題となっている外観検査自動化について、その状況を把握されている方
(画像検査について具体的な問題意識を持たれているほうが理解しやすい)
・画像処理、機械学習の基礎知識(用語の意味程度)があると理解しやすい
修得知識 ・最新のアルゴリズムで実運用まで達成した画像検査技術とその事例について
プログラム

1.外観検査・目視検査の自動化に際して
 (1).外観検査の自動化における技術の今昔(溶接部検査を例に)
 (2).画像処理技術応用による検査機械の設計に際して
 (3).外観検査におけるAI技術

2.画像検査システム開発の事例1
 (1).人に学ぶ画像検査機械の提案、AI技術の活用を考える
 (2).事例 画像検査ソフトの自動生成システム
 (3).事例 機械学習による欠陥識別と暗黙知の抽出

3.画像検査システム開発の事例2
 (1).事例 人に学ぶ【傷の気付き】処理
 (2).事例 撮像系の工夫による凹凸欠陥検出
 (3).事例 外観検査のための深層学習におけるデータ拡張
 (4).事例 最新の開発事例の紹介

4.外観検査自動化のための産学連携 (技術相談、共同研究)
 (1).大学との共同研究のはじめかた
 (2).大学との共同研究の事例
 (3).外観検査自動化のための学会との付き合い方

5.外観検査自動化における展望とまとめ
 (1).画像検査工学への昇華

キーワード 外観検査 目視検査 外観検査自動化 AI技術 欠陥識別 欠陥検出 機械学習 産学共同研究
タグ AI・機械学習イメージセンサカメラ検査信頼性・故障解析センサ画像認識
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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