最新の画像検査アルゴリズムが学べます！

外観検査・目視検査の自動化に取り組む際に考えるべきことがわかります！

画像処理・AI技術による

外観検査・目視検査の自動化

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

カメラ・コンピュータの性能向上とあいまって，ある検査対象に複数の画像処理手法を段階的に適用するなど，単純な検査であれば人間より遥かに高速かつ精密な画像検査は実現されて久しい．検査への画像処理技術の導入はあって然るべき時代である．

しかしながら，製造現場において検査対象となる製品やキズ・欠陥の種類は多種多様である．また，素形材の地合や複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するのに，現場には熟練者と呼ばれる検査員が存在する場合があり、この種の検査の自動化は難しい．さらに，一旦検査装置が導入されても，検査環境や検査対象の変化に対して，それが軽微であっても，いちいち画像処理技術者による調整が必要となる．場合によっては，せっかく導入された検査装置のスイッチは切られ，引き続き検査員による目視が実施される．このような状況の中，今一度，画像検査機械開発の道程について見直す必要があると考えられる．

講師が参画する研究グループは，現場検査員や生産技術者の「知識・経験」や「やり様」に学ぶことが，画像検査機械の更なる発展に繋がると主張してきた．

本セミナーでは，様々な企業との共同研究や，各種関連学協会での活動の中で学んだ，目視・外観検査の自動化の方法論と実例を解説する．

◆受講後、習得できること

• 最新の画像検査アルゴリズム
• AI技術活用における課題
• 産学共同研究の実例と，実施方法
• 外観検査・目視検査の自動化に取り組む際に考えるべきこと

◆受講対象者

• 画像検査装置の導入を担当されている生産技術の方
• 自動検査に課題を抱えるメーカーの方
• 大学との共同研究を検討されているメーカーの方

◆必要な予備知識

特にありませんが，画像処理，機械学習の初歩的な知識があると，より分かりやすいです。

担当講師

中京大学 工学部 機械システム工学科　教授 博士(工学) 　青木 公也 氏

セミナープログラム（予定）

1．外観検査・目視検査の自動化に際して

1.1 外観検査・目視検査の自動化研究への取り組み
1.2 画像処理・AI技術の今と昔
・今も昔も、学習前に教師データを準備する必要がある
・アノテーションの負荷
・20年前と変わったこと、変わらないこと
1.3 検査自動化の目利き　～外観検査・目視検査の自動化に際して～
1.4 画像の「なに」を判断しているのか　～画像処理・AI技術の中身～

2．画像検査システム開発の事例 1

2.1 AI技術の活用方法
2.2 深層学習の活用方法
2.3 画像検査ソフト開発支援・自動生成システム　～画像処理・AI技術の中身～

3．画像検査システム開発の事例 2

3.1 深層学習のための学習データ準備
・学習用のデータをどのように準備するか
3.2 必要な欠陥サンプルが足りない時は…？
・CGで検査画像を合成する方法
・良品画像のみで不良主分類を可能にする方法
3.3 人の視覚整理機構に学ぶ外観検査画像処理
・人検査員が持つ機能　～なぜ傷が見えるのか～

4．外観検査自動化のための産学連携

4.1 大学との共同研究のはじめかた
4.2 外観検査自動のための情報収集　～関連学会の活用など～

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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