～ 外観検査技術の基礎、デジタル画像・ニューラルネットワークの基礎、評価指標、既存の異常検知手法への応用、少数データでの異常検知技術 ～
・「不良データが集まらない」「対象が2Dに収まらない立体的な欠陥」といった外観検査における問題解決に活かすための講座！
・外観検査技術の基礎や従来手法、課題解決のための最新技術までを修得し、製品の形状や異常データ数に合わせた外観検査の自動化技術に活かそう！
・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。
画像検査による外観検査技術の基礎と少数データからの異常検知のポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
外観検査は「何が異常か」の定義が難しく、データ条件やセンサー条件で最適解が変わるため、体系的な理解が導入成功の近道です。
本セミナーでは、外観検査技術の理論を整理した上で、画像・ニューラルネットワークの基礎から、評価指標や既存の異常検知手法（精度重視／効率重視）までを一気通貫で解説します。
特に最後の章では、少数データでの検出、自己教師ありによる汎化、さらに３次元点群まで扱う研究例を示し、「不良が集まらない」「対象が2Dに収まらない」現場での打ち手を具体化します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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 |
・画像処理を用いた外観検査の自動化に関心のある技術者、研究者の方 ・評価指標や少数データでの検出技術に関心がある方 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 |
| 修得知識 |
・外観検査技術の全体像（困難点・分類軸・代表タスク）を整理し、現場課題と研究課題を対応づけられる ・画像（撮像～デジタル表現）とニューラルネットワーク（CNN・自己符号化器）の基礎を理解できる ・ベンチマーク／評価の見方と、精度重視・効率重視の既存手法の設計思想を比較し、手法選定の勘所をつかめる |
| プログラム |
１．外観検査技術の基礎 （１）．外観検査技術の概要と困難点 （２）．外観検査技術の分類 ａ．異常種類の軸 ｂ．タスクの軸 ｃ．センサーの軸 ｄ．手法の軸 ・古典的手法（エッジ検出、形状特徴、テクスチャ解析、周波数解析） ・深層学習 （３）．外観検査技術のタスク例
２．画像検査に関する画像及びニューラルネットワークの基礎 （１）．デジタル画像の基礎 ａ．カメラの視覚と人間の視覚 ｂ．デジタル画像の構成 ｃ．撮影過程 （２）．ニューラルネットワークの基礎 ａ．畳み込みニューラルネットワーク：CNN ｂ．自己符号化器
３．ニューラルネットワークを用いた画像検査への応用 （１）．ベンチマークと評価手法 （２）．精度重視手法 ・SPADE、Gaussian-AD、PaDiM、PatchCore、DiffusionAD、GLASS （３）．効率重視手法（時間重視） ・EfficientAD、CPR
４．異常検知の最新技術 （１）．画像の異常を少数データで検出する部分空間活用技術 （２）．多階層顕著性マップを用いた自己教師あり画像異常検知：少数データ （３）．Teacher－studentモデルを用いた３次元点群データ異常検知 |
| キーワード | 外観検査 デジタル画像 撮影過程 ニューラルネットワーク 精度重視 効率重視 少数データ ３次元点群データ異常検知 |
| タグ | 検査、画像処理 |
| 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。 |
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日