画像処理技術応用による外観検査・目視検査の自動化

−産学共同研究開発の実例−

様々な企業との研究に基づいた、目視・外観検査自動化の方法論と実例を詳解！

判定理由の分かる機械学習、人に学ぶ「傷の気付き」処理、外観検査における深層学習

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 先生

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

　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．
　演者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．
　本講演では，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．

■この講座を受講して得られる情報・知見：
・最新の画像検査アルゴリズム
・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

セミナー内容

1.外観検査・目視検査の自動化に際して
　1.1　検査内容の精査による自動化可能性の検討
　1.2　画像検査装置開発における要素技術構成
　1.3　自動化のニーズと阻害要因
　1.4　人に学ぶ画像検査機械の提案

2.画像検査システム開発の実例
　2.1　画像検査ソフトの自動生成
　2.2　欠陥識別と暗黙知の抽出
　　　(判定理由の分かる機械学習)
　2.3　人に学ぶ「傷の気付き」処理
　2.4　外観検査における深層学習
　　　(学習データ準備の問題解決)

3.産学連携による課題解決
　3.1　大学との共同研究のはじめかた
　3.2　外観検査自動のための情報収集

4.まとめ　−画像検査工学−

＜質疑応答＞