ディープラーニングの外観検査への高精度化技術の適用とその応用 ~ 画像デモ付 ~  <オンラインセミナー>

~ 人工知能の概要と機械学習、ディープラーニングによる製品の外観検査、転移学習とその応用、動画による対象の認識技術、 打音検査におけるサポートベクタマシンの適用と評価・例、複数のアルゴリズムの組み合わせの適用 ~

AI(機械学習)を外観検査、画像認識、信号認識に適用し、実務に活かすための講座!

・ディープラーニングを外観検査、画像認識に適用する技術のノウハウを修得し、実務上の問題への対応、高精度化への技術に応用するための特別セミナー!

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・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。

講師の言葉

 機械学習の一つであるディープラーニングが、認識の分野において実用レベルの性能を達成できるケースが多いことはすでに確認されており、現在は、より広い問題に対する実用化が課題となっている。

 我々は、6年前に外観検査にディープラーニングを応用する研究から開始して、実問題に対して実用レベルの性能を達成することを目標に研究を進めている。

 その間に、画像認識のための物体検出、セグメンテーション、イメージカテゴリ分類、信号認識のためのサポートベクタマシン、ランダムフォレスト、動画分類のための自己組織化マップ、ロボット自動制御のための強化学習、画像認識と結合したエキスパートシステムを実際の問題に適用しつつある。

 本セミナーでは、この間に得られた経験とノウハウについて説明する。

 最初は機械学習の精度が低くても決してあきらめず、方向性さえ合っていれば実用レベルまで到達できる、というのは我々の経験である。

 今後は、AIの非専門家が自分の専門でAIを使いこなせる能力が求められている。

 本セミナーが、実用化を目指した機械学習の適用に着手する、またはさらに進める動機

 機械学習の一つであるディープラーニングが、認識の分野において実用レベルの性能を達成できるケースが多いことはすでに確認されており、現在は、より広い問題に対する実用化が課題となっている。

我々は、6年前に外観検査にディープラーニングを応用する研究から開始して、実問題に対して実用レベルの性能を達成することを目標に研究を進めている。

その間に、画像認識のための物体検出、セグメンテーション、イメージカテゴリ分類、信号認識のためのサポートベクタマシン、ランダムフォレスト、動画分類のための自己組織化マップ、ロボット自動制御のための強化学習、画像認識と結合したエキスパートシステムを実際の問題に適用しつつある。

本セミナーでは、この間に得られた経験とノウハウについて説明する。

最初は機械学習の精度が低くても決してあきらめず、方向性さえ合っていれば実用レベルまで到達できる、というのは我々の経験である。

今後は、AIの非専門家が自分の専門でAIを使いこなせる能力が求められている。

 本セミナーが、実用化を目指した機械学習の適用に着手する、またはさらに進める動機けとなれば進める動機付けとなれば幸いである。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年04月11日(月) 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電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン品質・生産管理・ コスト・安全研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・AI(機械学習)を外観検査、画像認識、信号認識に活用したい方
・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を対象とする

予備知識 ・特別な予備知識は必要としない。問題意識を持っていることが重要である
修得知識 ・機械学習一般とディープラーニングなどを実際の問題に適用する場合、実用性能を達成するために何をすればよいのかを検討するためのヒント、および実際の問題に適用したことで初めて分かるノウハウの習得が可能である
プログラム

1.人工知能と機械学習の現状

(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

c.効果はある、いかに実用化するか

(2).機械学習とディープラーニング

a.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イニング

c.機械学習ソフトウェア、製品版とフリー版

d. ディープラーニング

e.アンサンブル学習

(3).機械学習と信号処理

a.センサフュージョンとその応用

b.サポートベクタマシンとランダムフォレスト

(4).エキスパートシステム

a. ルールベース推論システムと見える化

b.ルール作成の限界

(5). 研究室における産業応用例

 

2.ディープラーニングによる製品の外観検査:事例 1

(1).ディープラーニングによる製品の外観検査

a.畳み込みニューラルネットワーク

・ 畳み込みニューラルネットワークの概要

・ 畳み込みニューラルネットワークソフトウェア

b.取り扱ってきた外観検査問題の実例

・ プラスティック製のボールペンの軸表面の欠陥検査

・ プラスティック製の化粧品のボトル表面の欠陥検査

・ 金属製の半導体検査部品表面の欠陥検査

・ 金属製自動車部品表面の欠陥検査

(2).不良品画像合成によるトレイニングデータ増大

a.切り貼り手法よる画像数増大方法

b.色の3属性、SMOTE、周辺ぼかし、貼り付けの方法

c.アノテーション作業の自動化

(3).適用例と実験評価結果

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イニングの実際

c.検出率と的中率、検査時間の評価

d.金属製微小半導体検査部品の外観検査

e.金属製自動車部品表面の欠陥検査

 

3.イメージカテゴリ分類とセグメンテーション

(1).イメージカテゴリの分類とは

(2).転移学習とその応用

(3).セマンティックセグメンテーション

(4).適用例と実験評価結果

a.医用画像の認識

b.ポーラスアルミの特性推定

c.芝生の状態認識

 

4.動画による対象の認識と適用例 :事例 2

(1).動画による対象の認識の実例

a. 動画による外周の認識

b.自動車用エアバッグ展開動画による検査

(2).ディープラーニングと動画認識

a.オプティカルフローとの組み合わせ

b.ビデオ画像による対象の認識

c.時間変化を含めた機械学習

(3).適用例と実験評価結果

 

5.打音検査に対するサポートベクタマシンの適用:事例 3

(1).自動車部品の打音検査問題

a.打音検査問題の概要

b.リアルタイム処理:1部品の打音検査時間の上限

(2).打音採取と打音に対する前処理

a.マイコンを用いた打音採取の方法

b.打音採取における課題とサンプリングの方法

c.フーリエ変換による打音のスペクトル分布

(3).サポートベクタマシンのトレイニング

a.トレイニングのためのデータ加工

b.トレイニングによって得られるモデル

(4).適用例と実験評価結果

a.実際の自動車部品を対象とした実験

b.不良品の検出率の評価、検出率100%と歩留まりのトレードオフ

 

6.複数のアルゴリズムの組み合わせの適用

(1). オプティカルフローとディープラーニング

・害獣認識における複数のアルゴリズムの補間

(2).ディープラーニングとエキスパートシステム

      ・医用画像と臨床データによる手術後の予測と見える化

   (3).実験評価結果

 

7.全体のまとめ

 

キーワード 人工知能 機械学習 ディープラーニング 畳み込みニューラルネットワーク 外観検査 動画認識 打音検査 サポートベクタマシン
タグ 分析AI・機械学習リスク管理業務改善研究開発商品開発生産管理非破壊検査品質管理音声処理画像画像処理画像認識設備
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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