画像処理技術・AI技術を用いた外観検査・目視検査の自動化【提携セミナー】

　　セミナー　　情報通信　　AI・機械学習　　画像処理技術・AI技術を用いた外観検査・目視検査の自動化【提携セミナー】

開催日時	未定
担当講師	青木公也氏
開催場所	未定
定員	-
受講費	未定

画像処理技術・AI技術を用いた

外観検査・目視検査の自動化

～画像処理・AI技術から検査自動化へのアプローチ～
～撮像系の工夫による外観検査自動化～

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

外観検査・目視検査の自動化においてAIは「なに」を見ているのか
検査の質や感度によってどのように検査画像処理を行うのか
融通性の高い検査自動化をするにはどうするのか
学習を必要としない検査自動化をするにはどうするのか

産学連携の研究開発事例を用いて外観検査・目視検査の自動化に関する技術を解説します。

セミナー趣旨

ものづくりの現場において、検査は欠くことのできない工程である。特に、製品外観の瑕疵は製品機能に直接的な影響がなくとも、その製品や企業への信頼性を担保する上で、流出を防ぐ必要がある。近年，画像処理・AI技術の発展から，外観検査自動化への期待が高まっている。
本セミナーでは、多くの産学連携での研究開発事例紹介を通じて、外観検査自動化の方法論を解説する。

得られる知識

画像処理やAI技術でなぜ外観検査を自動化できるか
外観検査自動化における指針
外観検査自動化の実例

受講対象

外観検査自動化の事例を知りたいエンジニアの方
AI技術をブラックボックスとして使用されているエンジニアの方

担当講師

中京大学工学部機械システム工学科教授　青木公也　氏
【専門】画像処理，マシンビジョン，ロボットビジョン

セミナープログラム（予定）

１．外観検査・目視検査の自動化のための画像処理
1.1 自動化のニーズと自動化の阻害要因
1.2 画像検査機械における構成要素の関係性
1.3 検査の質と感度設定難度による検査画像処理の検討
1.4 画像処理・AI技術は「なにをみているのか」
1.5 融通性の高い検査画像処理の開発指針

２．検査画像処理の研究開発事例１
2.1 深層学習による欠陥領域検出・異常検出
2.2 深層学習とは異なるAI技術での外観検査自動化

３．検査画像処理の研究開発事例２
3.1 「なぜ見えるか」を考えた学習を用いない外観検査自動化
3.2　撮像系の工夫による外観検査自動化

４．まとめ
4.1　産学連携による問題解決方法
4.2 五ゲン主義と画像検査工学
4.3 展望

□ 質疑応答 □

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

開催場所

未定

受講料

未定

配布資料

製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
※セミナー資料はお申し込み時のご住所へ発送させていただきます。
※開催日の４～５日前に発送します。
開催前日の営業日の夕方までに届かない場合はお知らせください。
※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、
開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。