～ 画像処理の基礎、画像の前処理技術、特徴量抽出技術、画像処理の応用、AI外観検査の応用 ～
・画像データからの必要かつ有益な情報を適切に検出・抽出する画像処理技術の基礎から応用までを修得する講座！
・目的にあった処理技術と最適な組み合わせ方を修得し、効率的な画像処理、画像認識の応用に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
画像処理技術の基礎と特徴量抽出・画像解析への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
（１～４章）
画像は単なる画素の集合体ではなく、さまざまな情報を含んでいます。そうした情報を検出・抽出する手法は数多くあり、それぞれが特徴を持っています。本来、画像処理は目的をもって行われ、そのために複数の処理手法が組み合わされて利用されます。効率的な処理を行うには、目的にあった手法をうまく組み合わせる必要があり、そのためには、各々の処理で何を行っているのかを理解しておくことが重要です。
セミナーでは、よく使われる処理について、中身を理解できるように具体的に説明していきます。
（５章）
外観検査自動化に取り組むポイントについてお伝えいたします。カメラや照明といったハードとどう関わるのか？や具体的な事例についても解説いたします。外観検査への応用知識を身につけていただけます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 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、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・電子機器、情報端末、自動車部品、検査装置、ロボット、医療機器、セキュリティ、他 |
| 予備知識 | ・前提とする予備知識は特にありませんが、微積分、線形代数、統計学の基礎知識があった方が理解しやすいと思います。また、フーリエ変換がどのようなものか知っていた方が理解しやすいと思います。 |
| 修得知識 |
・画像処理でよく使われる手法ではどのようなことが行われているのかが理解できる ・自分の問題を解くのに必要な処理を組み立てることができる ・画像外観検査に取り組むための応用について |
| プログラム |
１．画像処理の基礎知識 （１）．画像処理・認識の流れ ａ．信号成分と雑音成分 ｂ．特徴と特徴空間 （２）．画像データ ａ．標本化と量子化 ｂ．単バンド画像と多重分光画像 ｃ．近傍 ｄ．濃度ヒストグラム ｅ．標本化定理と補間 （３）．画像が持つ情報と抽出処理 ａ．空間情報、分光情報、時間変化の情報 ｂ．フーリエ変換とウエーブレット変換
２．画像解析に必要となる処理１：前処理技術 （１）．画像の取得 ａ．単眼カメラ、ステレオカメラ ｂ．衛星画像 （２）．カメラキャリブレーション （３）．雑音除去（低減） ａ．周波数領域での処理（Low Pass Filter） ｂ．畳み込み積分とマスク処理 ｃ．方向性を持つフィルタ （４）．モルフォロジー処理 ａ．収縮と膨張 ｂ．クロージングとオープニング （５）．画像修復 ａ．ボケやブレの補正 ｂ．高解像度化 （６）．幾何学的変換 ａ．アフィン変換 ｂ．射影変換
３．画像解析に必要となる処理２：特徴量抽出 （１）．特徴抽出 ａ．エッジの抽出 ｂ．コーナー抽出 ｃ．直線や円の抽出 ｄ．テクスチャ関連の特徴量GLCM （２）．テンプレートマッチング （３）．画像の重ね合わせ ａ．時間変化領域の抽出 ｂ．ステレオマッチング （４）．動画処理 ａ．フレーム間差分法 ｂ．背景差分法 ｃ．オプティカルフロー （５）．画像の分類手法 ａ．教師付き分類法 ｂ．教師なし分類法
４．応用例 （１）．衛星画像処理 （２）．油絵Ｘ線画像の処理 （３）．車載カメラによる道路標識の自動認識 （４）．ステレオカメラによる人物追跡 （５）．医用画像処理
５．画像処理の外観検査への応用 ５章は講師が変わります （１）．ルールベースの登場 （２）．AI外観検査 （３）．産総研発特許技術「HLAC」とは ａ．HLAC技術とは ｂ．外観検査における技術的優位性 （４）．事例 |
| キーワード | 画像処理 フーリエ変換 ウエーブレット変換 前処理技術 カメラキャリブレーション モルフォロジー処理 特徴量抽出 エッジの抽出 コーナー抽出 テンプレートマッチング オプティカルフロー 教師付き分類法 教師なし分類法 HLAC |
| タグ | 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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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