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】

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。

 

オンライン配信のご案内

※【Live配信(zoom使用)対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

 

備考

※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

 

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