★コンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、

医療画像の病変部位の検出などの具体例を交えながら

ウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントを解説！

ウェーブレット変換による画像処理：

ウェーブレット・AI の最新手法とテクニック

【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

画像処理は、カラー画像の色調整や白黒二値化、ノイズ除去、エッジの先鋭化・抽出など、様々な手法や技術を含みます。これらの手法は画像の変換や情報の抽出に利用され、幅広い応用が存在します。ウェーブレット変換は特に情報処理に優れた手法であり、ノイズ除去やエッジ検出などに強力なアプローチを提供します。ウェーブレット変換では、マザーウェーブレットの選択やウェーブレット係数の操作により、画像の詳細な情報を解析できます。特に方向選択性に優れているため、従来は困難だった任意方向のエッジ検出が容易に実現できます。さらに、ウェーブレット変換はディープラーニングと相性がよく、新たなウェーブレットディープラーニング手法も開発されています。

本セミナーでは、ウェーブレット変換の基礎から最新の発展と応用までを、専門知識が少ない方にも理解しやすいように解説します。また、具体例としてコンクリート表面のひび検出、プリント基板の欠陥検出、医療画像の病変部位の検出などを交えながら、ウェーブレット変換のテクニックや注意すべきポイントについても説明します。このセミナーを通じて、参加者が実践的な知識を得られるよう配慮しています。

◆習得できる知識

• 画像処理に必要な基礎知識
• 独自にできるウェーブレット変換による画像処理の手法
• ノイズ除去・先鋭化処理・方向成分離・抽出のテクニック
• ウェーブレットAIの基礎知識と技術

◆受講対象

• 製造業務にたずさわっている若手技術者や新人の方
• 医療画像や生産現場の画像を扱う技術の方や新人の方

◆必要な前提知識

• 線形代数と微分・積分、確率統計、フーリエ変換の初歩的な知識

◆キーワード

ウェーブレット変換、フーリエ変換、画像処理、ノイズ除去、マザーウェーブレット、セミナー

担当講師

広島工業大学 工学部知能機械工学科 教授 博士（工学） 章 忠 氏

【ご専門】計測工学、知的システム

【ご略歴】
1993年岡山大学大学院博士課程修了．2004年まで、岡山県工業技術センター，計測制御研究室長・専門研究員，岡山県立大学大学院・助教授．1998年9月から1999年3まで，オーストラリア Melbourne大学客員研究員．2004年10月から2020年3月まで豊橋技術科学大学大学院工学研究科・教授。振動騒音の計測制御，信号処理および異常診断，ウェーブレット変換およびIOT・AI技術の応用などの研究に従事． 現在、広島工業大学工学部知能機械工学科・教授。

セミナープログラム（予定）

１.ウェーブレット変換による画像処理の基礎
1-1.画像処理の基礎
(1)画像処理とは
(2)カラー画像と色空間
(3)畳み込む計算とフィルタ・平滑化処理
(4)テンプレートパターンマッチングと類似度
(5)画像の二値化処理
(6)モルフォロジー処理とノイズ除去
1-2.2次元離散ウェーブレット変換とその特性
(1)ウェーブレット変換の基礎知識
(2)シフト不変複素数離散ウェーブレット変換
(3)2次元複素数離散ウェーブレット変換(2D-CDWT)とその特性
(4)2D-CDWTによる方向選択性の改善
1-3.2次元複素数離散ウェーブレット変換による画像処理
(1)2D-CDWTによる画像処理のアプローチ
(2)ウェーブレット退縮法によるノイズ除去
(3)ウェーブレット係数の操作とMWの選択による先鋭化処理
(4)2D-CDWTによる上咽頭粘膜病変部位の抽出例
(5)2D-CDWTの方向選択性による指紋検出の例

２.ウェーブレット変換の方向選択性と応用
2-1.2次元複素数離散ウェーブレット変換の方向選択性
(1)2次元離散ウェーブレット変換(2D-DWT)（復習）
(2)2次元複素数離散ウェーブレット変換(2D-CDWT)
(3)2D-CDWTによる方向選択性の実現
2-2.2次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
(1)2次元複素数ウェーブレットパケット変換(2D-CWPT)
(2)2次元複素数ウェーブレットパケット変換の方向選択性
(3)方向選択性の原理と方向性の定義
(4)2D-CWPTに基づく任意方向成分の検出法
(5)半導体回路の欠陥検査への方向選択性の応用
(6)サポートベクトルマシン(SVM)(補助資料)
(7)2D-CWPTによるコンクリート表面のひび割れ検出
2-3.新たな方向性ウェーブレット変換とその応用
(1)方向フィルタの設計
(2)新たな方向性ウェーブレット変換の構築
(3)方向性ウェーブレット変換の医用画像処理へ応用
2-4.3D-CDWTの方向選択性の実現と応用
(1)3D-CDWTの方向選択性の実現
(2)3D-CDWTの方向選択性の医用画像処理へ応用

３.新たなウェーブレットディープラーニングと応用
3-1.畳み込みニューラルネットワークとその特性
(1)視覚の情報処理と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
(2)2次元の畳み込みの計算
(3)CNNのプーリング層の処理
(4)これまでに提案された各種のCNN
(5)Mask-RCNNを用いた光沢部品の表面欠陥検査と問題点
3-2.ウェーブレットディープラーニングの構成と特性
(1)ウェーブレットパケット変換の方向選択性
(2)ウェーブレットディープラーニングの構成と原理
(3)ディープラーニングの推定根拠の可視化手法
(4）光沢部品の表面検査への応用と考察
3-3.2次元ウェーブレット変換ソフトの実践体験
(1)2次元離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験
(2)2次元複素数離散ウェーブレット変換ソフトの説明と体験験

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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