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画像認識技術および
ディープラーニングの基礎と外観検査への応用

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★ 外観検査技術に、ディープラーニングをはじめとする機械学習技術を活用します!
★ さらに進んだ外観検査へ。画像認識とディープラーニングの最新技術とは!?
日時 2020年8月31日(月)  10:30~16:30
会場 東京・品川区大井町 きゅりあん  5F 第3講習室
会場地図
講師 (株)リコー イノベーション本部 AI応用研究センター 主席研究員 笠原 亮介 氏
【経歴・専門・受賞など】

2004年 東北大学 大学院工学研究科 電気・通信工学専攻 博士課程前期修了
2004年 (株)リコー入社 撮像システムと機械学習を用いた画像認識技術の研究開発等に従事
2019年 東北大学 大学院工学研究科 通信工学専攻 博士課程後期修了・博士(工学)
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2014 優秀賞受賞
精密工学会主催 外観検査アルゴリズムコンテスト2015 優秀賞受賞
【講師WebSite】
https://www.linkedin.com/in/ryosuke-kasahara-17040490/
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 46,970円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,700円+税4,270円
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1名申込みの場合:受講料( 定価:35,200円/S&T会員 33,440円 )

35,200円 ( S&T会員受講料 33,440円 ) 
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 会員:本体30,400円+税3,040円
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  以下のサンプル動画が閲覧できるかを事前にご確認いただいたうえで、お申し込みください。 
   ≫ テスト視聴サイト【ストリーミング(HLS)を確認】  ≫ 視聴環境

セミナー趣旨

 近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている機械学習を用いた画像認識技術、またそこで使用されるディープラーニングの基礎について説明致します。
 具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、様々な画像認識アルゴリズムについて、また、ディープラーニングの基礎、それらの外観検査技術への応用例を含む、外観検査技術全般にわたり解説致します。機械学習ベースの画像を用いた外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。

セミナー講演内容

<得られる知識、技術>
ディープラーニングをはじめとする機械学習技術を活用した外観検査技術の概要、キーポイントと課題

<プログラム>
1.画像認識技術の概要
 1.1 キー技術

2.画像の撮影
 2.1 撮影画像
 2.2 各種カメラ
 2.3 画像処理
 2.4 光学系と画像処理の最適化設計
 2.5 偏光カメラ

3.画像認識技術
 3.1 機械学習を用いた外観検査について
   a. 機械学習とは
   b. 一般的な物体認識の処理フロー
 3.2 学習サンプル
 3.3 特徴量の設計について
 3.4 学習の種類
 3.5 性能評価
 3.6 機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント

4.ディープラーニングの基礎
 4.1 応用用途と発展の歴史
 4.2 基本形
 4.3 学習方法
 4.4 層構成
 4.5 正則化
 4.6 畳み込みニューラルネットワーク
 4.7 実行コード解説
   a. テーブルデータ分類例
   b. 画像認識例
   c. 画像検査例

5.様々な画像認識アルゴリズム
 5.1 画像認識処理の歴史
 5.2 代表的な処理

6.外観検査技術の実例
 6.1 鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
 6.2 路面凍結部検出アルゴリズム例

7.画像認識技術を用いた欠陥検査の今後の動向

  □質疑応答・名刺交換□
  (※ 会場受講者・・・質疑応答&名刺交換が可能です。講師メールに質問可能です。)
  (※ Live受講者・・・チャット機能で質疑応答が可能です。講師メールに質問可能です。)