機械学習・ディープラーニングによる外観検査技術とその応用

~ 画像認識技術の概要、欠陥検査技術、機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント、CNNによる自動検査手法 ~

・機械学習を用いた画像認識技術とその外観検査への活用技術を修得するための講座
・機械学習・ディープラーニングを外観検査に応用し、精度の高い目視検査自動化を実現しよう!

講師の言葉

第一部
 近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている機械学習を用いた画像認識技術の概要と、画像認識技術の外観検査への活用に関して解説致します。機械学習ベースの外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。

第二部
 現状目視検査をしている検査工程を自動化するにあたって、ディープラーニングを用いた手法を検討している方向けのセミナーになります。そもそもディープラーニングでどのような課題を解決することができるのか、どのようにシステム導入が進んでいくのか、実際に着手してみなければ分からない部分をできるだけ解説し、少しでもイメージが湧くような内容をお話したいと考えています。

第三部
 目視による検査には疲労による不安定さ、認識基準のばらつき、定量的な距離、寸法計測能 力の欠如などの問題があり、自動化が望まれています。検査のうち数値で閾値を決めることが出来るものは自動化が可能ですが、官能検査のように閾値を数値化しにくい検査は依然として人手で行われています。
 我々はCNNを用いて官能検査にも適用可能な自動外観検査手法を開発しました。この手法では、良品画像と不良品画像で学習し自動的に選定された画像特徴量により、不良品の識別が行われ、最適な条件下では、約96%の識別精度を示しています。セミナーでは学習画像のサイズや枚数がCNNモデルの学習効果に与える影響や、注目部位の解析を行った結果等を報告します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年11月20日(水) 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 ・機械学習ベースの外観検査技術に興味がある方
・全数目視検査している検査工程を自動化したいと考えている製造業の方
・画像処理によって既に自動化している検査工程にディープラーニングを取り入れたいと考えている製造業の方
・製造業をエンドユーザーに持つSIerの方
・ディープラーニングを用いて外観検査の自動化を検討されている方
予備知識 ・画像データに対する知識があると理解が深まります
修得知識 ・機械学習技術を活用した外観検査技術の概要、キーポイントと課題
・ディープラーニングの特徴と外観検査に適用すべき課題とそうでない課題の見極め方
・自動外観検査システム開発の進め方
・ディープラーニング(CNN)を使った外観検査システムの構築に必要な作業や、検査実例からどのようなことが出来るのか
プログラム

第一部  機械学習による画像認識と外観検査技術への応用

1.画像認識技術の概要  
  ・画像認識におけるキー技術について解説します

2.画像の撮影
  (1).撮影画像
  (2).各種カメラ     

3.欠陥検査技術   
  (1).機械学習を用いた外観検査について
    a.機械学習とは
    b.一般的な物体認識の処理フロー            
  (2).学習サンプル
  (3).特徴量の設計について 
  (4).学習の種類                   
  (5).性能評価     
  (6).機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント

4.自動外観検査の実例
  (1).半教師有り異常検知          
  (2).鋳造部品の画像検査アルゴリズム例

5.画像認識技術を用いた欠陥検査の今後の動向         

 

第二部 ディープラーニングを用いた自動外観検査システム構築実践

1.製造業の検査工程における課題と要望の整理
  (1).なぜ検査工程を自動化する必要があるのか
  (2).自動化のゴールをどこに設定するか

2.ディープラーニングの特徴
  (1).ディープラーニングの簡単なおさらい
  (2).ディープラーニングで判断できるものとは

3.外観検査へのディープラーニング適用
  (1).ディープラーニングで検査できるものとは
  (2).ディープラーニングで検査しない方が良いものとは
  (3).ディープラーニングの課題

4.ディープラーニングに必要な計算リソース
  (1).必要なハードウェアスペックはどの程度か

5.外観検査用ソフトウェアのご紹介
  (1).製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」
  (2).適用事例の紹介

6.自動外観検査システム構築フロー
  (1).システム構築フローの概要
  (2).実現可能性検証
    a.課題設定
    b.現場視察
    c.撮影機器の選定
    d.テスト撮影
    e.検査アルゴリズム開発・検証
  (3).システムプロトタイプ開発
  (4).実証実験
  (5).フィードバック開発

7. まとめ

 

第三部 ディープラーニング技術を活用した外観検査技術と事例

1.開発の背景
  ・外観検査技術開発の背景について解説

2.検査対象
  ・外観検査技術の検査対象について解説

3.CNNによる自動検査手法
  (1).画像撮影装置
  (2).画像データセットの構築
  (3).CNNの構築

4.性能確認
  (1).実験方法
  (2).実験結果

5.傷の細分類化
  (1).実験方法
  (2).画像データセットの構築
  (3).注目部位の解析
  (4).実験結果

キーワード 外観検査 ディープラーニング 機械学習 物体認識 特徴量 アルゴリズム 検査工程 自動化 CNN
タグ AI・機械学習カメラ検査データ解析画像画像処理画像認識
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000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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