深層学習による外観検査技術の基礎と欠陥検出への応用 <オンラインセミナー>

~ 機械学習アルゴリズムの種類と特徴、教師あり学習、教師なし学習、畳み込みニューラルネットワークの適用、欠陥サイズの推定方法による外観検査技術への応用 ~

・深層学習アルゴリズムのトレーニング方法をもとにAIを活用した外観検査の手法を修得する講座

・トレーニングに必要な分の画像データの作成方法を習得し、深層学習による精度の高い外観検査技術に応用しよう!

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講師の言葉

・深層学習アルゴリズムのトレーニング方法をもとにAIを活用した外観検査の手法を修得する講座

・トレーニングに必要な分の画像データの作成方法を習得し、深層学習による精度の高い外観検査技術に応用しよう!

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年06月18日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナー品質・生産管理・ コスト・安全
受講対象者 ・AIを外観検査に活用したい関連部門の方
・AIの実用性能を確保するためには何が必要かを知りたい方
・AIを適用したがうまく行かなかった方
・実際にAIができること、できないことを知りたい方
・画像・システムほか関連部門の方
予備知識 ・特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します
修得知識 ・機械学習一般と深層学習、深層学習適用におけるトレーニングデータ作成方法
・深層学習による製品の外観検査、欠陥検出技術への活用方法
プログラム

1.人工知能とは何か

(1).人工知能の概要

   a.人工知能研究開発の歴史

   b.人工知能アルゴリズムの種類

(2).機械学習と深層学習

   a.機械学習アルゴリズムの種類と特徴

   b.性能を左右するトレーニング

   c.機械学習ソフトウェア、製品版とフリー版

   d.深層学習

(3).教師あり学習

   a.教師あり学習の概要

   b.教師あり学習の例

(4).教師なし学習

   a.教師なし学習の概要

   b.教師なし学習の例

 

2.深層学習による製品の外観検査:事例 1

(1).畳み込みニューラルネットワーク

   a.畳み込みニューラルネットワークの概要

   b.畳み込みニューラルネットワークソフトウェア

(2).プレス加工によるプラスチック部品の欠陥検査問題

   a.対象とするプラスチック部品

   b.欠陥検査におけるいくつかの問題

(3).畳み込みニューラルネットワークの適用

   a.畳み込みニューラルネットワーク、YOLOの適用方法

   b.YOLOのトレイニング

(4).不良品画像合成によるトレーニングデータ増大

   a.コピー・ペーストによるトレーニングデータ増大方法

   b. トレーニングデータ増大のためのパラメータ調整

(5).外観検査と実験評価結果

   a.実際の製品を対象とした画像の取得方法

   b.畳み込みニューラルネットワークに対するトレーニングの実際

   c.検出率と的中率、検査時間の評価

 

3.深層学習による製品の外観検査:事例2

(1).プラスチックボトル表面上の印刷欠陥検査問題

   a.対象とするプラスチックボトル表面上の印刷

   b.欠陥検査におけるいくつかの問題

(2).畳み込みニューラルネットワークの適用

   a.畳み込みニューラルネットワーク、TensorFlowの適用方法

   b.Tensor Flowのインストール

(3).トレーニング方法

   a.トレーニングデータの作成とトレーニング

   b.Loss曲線とトレーニングの終了時期の見極め方

(4).欠陥サイズの推定方法

   a.欠陥サイズ推定の必要性

   b.セグメンテーション手法

   c.対象に特化した簡易セグメンテーション方法

(5).欠陥検出におけるAIデバイスによる最新実験と評価結果

   a.実際の製品を対象とした欠陥の検出率

   b.欠陥サイズ推定の評価

   c.装置に組み込むエッジAIデバイスによる画像処理の最新実験

   d. ワーク端の欠陥の検出方法の一案

 

4.まとめ

キーワード 人工知能 機械学習 深層学習 教師有り学習 教師なし学習 外観検査 欠陥サイズ推定 畳み込みニューラルネットワーク 画像処理 欠陥検出 AI 
タグ コストダウン業務改善生産管理非破壊検査品質管理未然防止
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
オンラインセミナー
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