外観検査・目視検査の自動化のための画像処理・AI技術とその応用 <オンラインセミナー>

~ 外観検査自動化におけるAI活用のアプローチ、外観検査システムの開発事例と成功のポイント ~

・AI技術の活用による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を修得し、システム開発へ応用するための講座

・現場検査員や生産技術者の「知識・経験」をAI化して、高速かつ高精度な目視検査・外観検査の自動化に応用しよう!

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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。
 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
  • 2022年10月19日(水) 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ソフト・データ・画像・デザイン
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
・自動化に際しての課題・問題点
・大学、学会の活用方法
プログラム

1.外観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
  (2).外観検査装置の設計に際して
    ・画像処理技術による検査の自動化
  (3).外観検査における画像処理・AI技術とは
    a.画像処理で欠陥(候補)領域を検出するとは
    b.画像処理で欠陥を分類するとは
    c.外観検査におけるAI技術とは
    d.深層学習のネットワークモデル
    e.深層学習(CNN)の融通性
    f.外観検査自動化におけるAI活用のアプローチ

2.外観検査システムの開発事例 1
  (1).AI技術の活用方法
  (2).深層学習を使った欠陥像検出とデータ拡張
  (3).深層学習でないAIによる検査ソフトの自動生成

3.外観検査システムの開発事例 2
  (1).周辺視目視検査に学ぶ画像処理
    a.「周辺視」に学ぶ傷の気づきの基本原理
    b.「傷の気づき」モデル
    c.「傷の気づき」処理の深化
  (2).撮像系の工夫による微小凹凸欠陥の検出
  (3).最新の開発事例の紹介
    a.模擬検査画像生成
    b.テクスチャ合成手法によるDNN学習のための検査画像生成

4.外観検査装置の研究・開発における産学連携
  (1).大学との共同研究とは
  (2).学会を活用した情報収集

5.まとめと展望   

キーワード 外観検査の自動化 AI技術 欠陥像検出 データ拡張 検査ソフト 周辺視目視検査 微小凹凸欠陥
タグ AI・機械学習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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