A240624:外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:A240624(外観検査)

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テレワーク応援キャンペーン【オンライン配信セミナー1名受講限定】

外観検査の自動化の進め方と
画像データ取得およびAIによる検査のポイント

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

外観検査のデジタル化・自動化を応援する１講
受講者が試してみることができるPythonのソースコードも提供予定
正常品のみを学習する異常検知AIも紹介します

【キーワード】外観検査　自動化　デジタル化　深層学習　ディープラーニング　AI　Python　生成AI　ChatGPT
画像分類　Pytorch　機械学習　DX

日時

2024年6月24日（月） 10:30～16:30

会場

オンライン配信セミナー

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受講料(税込)

各種割引特典

55,000円 ( E-Mail案内登録価格 52,250円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について

定価：本体50,000円＋税5,000円

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配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信

ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）

セミナー視聴・資料ダウンロードはマイページから
お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード／映像視聴ページ」に
お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。
開催日の【２日前】より視聴用リンクと配布用資料のダウンロードリンクが表示されます。

アーカイブ(見逃し)配信について
視聴期間：6/25～7/1の7日間
※アーカイブは原則として編集は行いません
※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のメールご連絡をいたします。
(開催終了後にマイページでご案内するZoomの録画視聴用リンクからご視聴いただきます）

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

セミナーリクエスト

得られる知識
・外観検査システム作成方法
・撮影環境の作成方法
・Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成方法
・PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
・異常検知AIに関する知識

受講対象
・製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
・AIを用いた外観検査ソフトウェア作成に興味がある方

セミナー講師

新潟県工業技術総合研究所　下越技術支援センター　主任研究員　木嶋祐太　氏　
【専門】情報工学

新潟県の公設試験研究機関である新潟県工業技術総合研究所に在籍し、外観検査、ソフトウェアに関連した県内企業との共同研究等に従事。
　R2 「AIを活用した金属製品の外観確認の自働化」
　R3 「AIを用いた1液潤滑剤塗布検出装置の開発」
　R3 「ディープラーニングを利用したバラ積み部品のピッキングシステムの開発」
　R3 「ディープラーニングを用いた外観検査の精度向上～正常品のみの学習による判別方法の評価～」
　R4 「多関節ロボット2台を用いた協調制御による複雑作業の自動化」
　R5 「セマンティックセグメンテーションを用いた排水処理場の状態評価」

セミナー趣旨

　近年活用が進んでいるAIを用いた外観検査システムを作成するための知識を習得する講座である。外観検査システム全体を理解するため、その構成要素である搬送装置、撮影環境、外観検査ソフトウェアについて解説する。外観検査ソフトウェアについてはさらに深掘りし、画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説していく。この際に比較的わかりやすいプログラミング言語であるPythonで作成したソフトウェアを動作させながら説明する。最後に正常品と異常品を学習するAIだけでなく、現場から要望の多い正常品のみを学習する異常検知AIについても紹介する。この講座を受けることで、AIを用いた外観検査システムの作成・評価ができるようになる。

セミナー講演内容

１．外観検査デジタル化・自動化のポイント
　1.1 外観検査システム全体の構成
　1.2 搬送装置の作成例
　1.3 撮影環境(カメラ、照明)の作成方法
　1.4 寸法計測
　1.5 外観検査ソフトウェアに必要な機能
　1.6 システム全体の評価方法

２．Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
　2.1 プログラミング言語Pythonの使い方
　2.2 画像処理による正常、異常の判別
　2.3 機械学習を用いた判別

３．ディープラーニングAIの作成
　3.1 ディープラーニングの仕組み
　3.2 ディープラーニング用ライブラリPytorch
　3.3 ディープラーニングAIを用いた判別

４．AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
　4.1 生成AIによるプログラムの生成
　4.2 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
　4.3 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
　4.4 異常検知AI(正常品のみを学習するAI)の紹介

　　□質疑応答□

セミナーリクエスト

セミナーセミナー番号:A240624(外観検査)

外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント

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