従来の固い識別（パターンマッチング）ではない，

人の賢さをコンピュータで模倣する人工知能（AI）の基本原理と，

画像検査・選別作業への応用について詳しく解説します！

画像処理・AIによる

外観検査・目視検査の技術動向と実践

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

人工知能（AI)の考え方と種類さらにこれまでのAIの展開と経緯を解説する。特にAIを使用した部品検査及び食材関連の原材料選別及び異物検査技術などの実践例を紹介し、 AI・センサデータ活用の基礎から応用までを解説する。さらに異物（血合いなど）の検査や豆入りチョコレートなどの自然物を含む完成品の検査を具体例として示し、ファクトリーオートメーションについても言及する。

◆受講後、習得できること

• AIの使い方ノウハウを知ることができる。
• AIの特性と可能性を知ることができる。
• AIの導入の長所・短所を実践例にて体感できる。
• AIに関する学習データ量について統計的データ量との違いを理解できる。
• AIの産業界への導入の有効性と難しさを理解できる。

担当講師

近畿大学 工学部　電子情報工学科　学科長　教授　 博士（工学）

竹田　史章 先生

セミナープログラム（予定）

従来の固い識別（パターンマッチング）ではない，人の賢さをコンピュータで模倣する人工知能（AI）の基本原理と， 画像検査・選別作業への応用を説明し，AIによる一次，二次産業製品検査の自動化の具体的事例を動画とパワーポイントにて紹介する。

1．AI（人工知能）の種類と意味合いとできること

2．２パターン学習動作実験（スクリーンビデオ）

3．金属光沢部品傷検査実験（スクリーンビデオ）

4．薄板外観検査、ビス穴検査、ラベル良否検査各種システム

5．紙幣識別、投薬検査、鋼球シンボル認識各種システム

6．野菜検査、米監査、魚類選別各種システム

7．食材量異物検査システム（最近の研究事例：チキン、豆入りアーモンドチョコレート、芋ケンピなど）

＜質疑応答＞

公開セミナーの次回開催予定

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未定

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