AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点【提携セミナー】

AI外観検査

AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 【LIVE配信】2024/12/9(月) 12:30~16:30 , 【アーカイブ配信】12/10~12/17 (何度でも受講可能)
担当講師

森本 雅和 氏

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

定員 -
受講費 非会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
会員: 46,200円 (本体価格:42,000円)

AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

 

《AI画像認識技術の基礎、導入プロジェクトの進め方、品質保証への対応》

 

【提携セミナー】

主催:株式会社R&D支援センター

 


 

◆セミナー趣旨

ここ数年、AI(人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。

 

かたや、製造現場ではAI外観検査(画像識別)を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。画像データの前処理にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。

 

そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。

 

◆習得できる知識

  • AI画像認識技術の基礎・原理
  • AI画像認識システム導入の進め方
  • 画像取得の際の留意点

 

◆受講対象

  • AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方

 

◆必要な前提知識

  • 特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

 

◆キーワード

外観検査,AI,画像検査,セミナー

 

担当講師

兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士(工学)森本 雅和 氏

 

【略 歴】
1998年3月 大阪大学大学院 工学研究科 通信工学専攻 博士後期課程修了
1998年4月~2004年3月 姫路工業大学 工学部 助手
2004年4月~2014年9月 兵庫県立大学大学院 工学研究科 助手・助教
2014年10月~ 兵庫県立大学 大学院 工学研究科 准教授
2019年4月~ 兵庫県立大学 先端医工学研究センター 副センター長
2019年4月~ 兵庫県立大学 人工知能研究教育センター 兼務

 

セミナープログラム(予定)

1.AI画像認識システムの開発実例紹介
1-1 パン識別システム「BakeryScan」
1-2 不織布の外観検査システム
1-3 油圧部品の外観検査システム
1-4 金属チェーンの外観検査システム
1-5 レンガの外観検査システム

 

2.AI外観検査プロジェクトのはじめ方
2-1 AI外観検査の進め方・概念実証(PoC)
2-2 機械学習を意識した画像データの撮影
2-3 学習が難しい画像
2-4 学習しやすい画像のための前処理

 

3.学習データの量と質の課題
3-1 学習データの準備にかかる負荷(画像の収集、ラベルの付与)
3-2 学習データはどの程度必要か
3-3 外観検査における学習データ不均衡の問題
3-4 学習データの拡張,生成AIの活用
3-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応

 

4.識別根拠の課題と品質保証への対応
4-1 Deep Learningは内部分析が困難
4-2 説明可能性・解釈性(XAI)に関する技術
4-3 Grad-CAMによる注目領域確認
4-4 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入

 

5.AI外観検査システム導入の進め方まとめ
5-0 外部資金の獲得
5-1 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
5-2 撮影方法の検討
5-3 撮影装置の導入とデータ収集からPoC
5-4 初期判定モデルを作成し,プロトタイプとして導入
5-5 モデル改良と精度検証の繰り返し
5-6 本格運用開始後の維持管理
5-7 外観検査プロジェクトを成功させるために

 

【質疑応答】

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

【LIVE配信】2024/12/9(月) 12:30~16:30

【アーカイブ配信】12/10~12/17 (何度でも受講可能)

 

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

 

受講料

非会員: 49,500円 (本体価格:45,000円)
会員: 46,200円 (本体価格:42,000円)

 

会員の方あるいは申込時に会員登録される方は、受講料が1名49,500円(税込)から

  • 1名46,200円(税込)に割引になります。
  • 2名申込の場合は計49,500円(2人目無料)になります。両名の会員登録が必要です。

 

※セミナー主催者の会員登録をご希望の方は、申込みフォームのメッセージ本文欄に「R&D支援センター会員登録希望」と記載してください。ご登録いただくと、今回のお申込みから会員受講料が適用されます。

 

※R&D支援センターの会員登録とは?
ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。

 

LIVE配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

  • セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
    ご自宅への送付を希望の方はご住所などをメッセージ欄に明記してください。
    無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

 

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。

★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

おすすめのセミナー情報

製造業eラーニングTech e-L講座リスト

製造業向けeラーニングライブラリ

アイアール技術者教育研究所の講師紹介

製造業の新入社員教育サービス

技術者育成プログラム策定の無料相談受付中

スモールステップ・スパイラル型の技術者教育

技術の超キホン

機械設計マスターへの道

生産技術のツボ

早わかり電気回路・電子回路

早わかり電気回路・電子回路

品質保証塾

機械製図道場

スぺシャルコンテンツ
Special Contents

導入・活用事例

テキスト/教材の制作・販売