AI外観検査導入の重要なポイントを分かりやすく解説します！

AIによる外観検査・目視検査の

自動化と導入の実際

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

製造業の目視検査工程では「検査員の人員確保ができない」「熟練者の検査技術継承ができない」などの理由から自動化を検討する企業が増えています。

そのような中、AIによる画像外観検査ソフトが多くのAIベンダーから販売されており注目されていますが、そのAIソフトの検査精度を決めるのは、AIに学習させる画像データの取得にあります。

良品とわかる画像、不良品とわかる画像を撮るためには先ず照明・カメラレンズの選定を行う必要があります。そうして撮像した画像をAIへ学習させることで検査精度が向上します。

本講演では、AIによる外観検査の精度向上のための画像データ作成に重要な照明（ライティング）の選定等、事例を交えて紹介します。また、AI外観検査導入事例や検査装置導入のプロセス、最新のAI学習ソフトの操作も紹介しますので、導入までのイメージを持って頂けます。

◆受講後、習得できること

①.AI外観検査導入に重要なポイント

• 検査対象物の良品、不良品とわかる画像を撮ること
• 画像を撮るには照明・カメラ・レンズの選定が重要
• 照明（ライティング）の選定で見たいところが見える

②AI画像外観検査装置導入までのプロセス

担当講師

シーシーエス株式会社 国内営業部門　MVソリューション部　兼　新規アプリケーション開拓課　担当部長 稲本 祐司 先生

現在、目視検査の自動化を検討されている製造業様へ、AIを使った自動画像外観検査の導入に向けた支援活動を行う。

セミナープログラム（予定）

1　はじめに
1.1　会社概要
1.2　シーシーエスが扱う検査用照明とは
（1）人の生活で使う照明と検査用照明の違い
（2）画像外観検査における照明の重要性
・安定してコントラストの高い画像を得る事
・照明（ライティング）の最適化で検査精度を向上
（3）豊富な製品ラインアップと照明の最適化で検査精度を向上

2　外観検査における撮像時のポイント
2.1　照明（ライティング）の最適化
・ライティングの手法
必要な情報だけ、見たい項目の特徴を抽出する
（1）明視野と暗視野
・正反射光と拡散反射光
撮像事例：500円玉
光の当て方で500円玉の見え方が変わる
（2）光の平行度
・平行度が高い、低い の違い
撮像事例：缶詰の文字読み取り
（3）光の色（波長）
・赤い花は、なぜ赤く見える？
撮像事例：RGBカード
光の色（波長）を変えると見える文字が変わります
（4）最適な画像を得るための撮像条件
2.2 CCSのライティングソリューション
・テスティングルームにて照明選定実験

3　AIによる外観検査自動化
3.1　AIによる自動外観検査とは
3.2　AI外観検査導入のメリット
3.3　AI画像外観検査の導入事例
六甲バター株式会社神戸新工場様
3.4　AI外観検査における撮像の重要性
（1）画像データ化するには
（2）ライティングソリューション
（3）CCS　AIラボのご紹介
3.5　AIによる自動外観検査の導入ステップ
（1）AIライセンス　使用手順
（2）AI外観検査パッケージソフト操作手順紹介
（3）AI外観検査システム例
（4）検査システム導入後の注意点と運用方法

＜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

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備考

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• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
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  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）

• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
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