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AI画像認識システムを適切に導入・維持・管理するために
何故、狙った識別精度が得られず、導入に至らないのか
学習データ、画像データの前処理にかかる負担、良品・不良品データの不均衡を解決し、現場に最適なAI外観検査を実現し、導入後の運用を通じての精度向上も図る
■画像認識技術の基礎・原理
■画像認識システムの実際、導入実例・運用方法
■識別根拠の課題と品質保証への対応
セミナー趣旨
ここ数年、AI(Artificial Intelligence、人工知能)の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、脳の働きからヒントを得た学習手法である「Deep Learning(深層学習)」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
かたや、製造現場ではAI外観検査(画像識別)を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。学習データ(画像データ)の前処理(データクレンジング)にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。さらには、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。
受講対象・レベル
- AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方
- 画像認識・物体解析技術の応用事例を調査している方
- 現場への適用・実装までを見据えたデータサイエンス業務を進めたい方
習得できる知識
- 画像認識技術の基礎・原理
- 画像認識システムの実際、導入実例・運用方法
セミナープログラム
- AI画像認識システムの動向と導入基礎
- 国内外のAI画像認識の最新事例
- AI画像認識システムのメリット
- AI画像認識システム導入時の留意点
- 「機械学習」と「深層学習」の選択
- AI画像認識システムの各種実例
- パン識別システム「BakeryScan」の特徴と実際
- BakeryScanのシステム構成
- BakeryScanの画像処理(特徴量の抽出方法等)
- パン識別にかかる課題
- 現場導入時の課題
- BakeryScanのアルゴリズムの改良
- 不織布画像検査システムの特徴と実際
- 不織布の異物検査
- 既存の画像検査システムの課題
- 不織布画像検査システムの構成と特徴
- 機械学習による異物判別
- 油圧部品についての自動外観検査システムの特徴と実際
- 外観検査の課題
- 正常・異常判別と機械学習による2クラス分類
- AIの限界とデータセットの不均衡
- ONE Class SVM(OCSVM)による良品学習
- OCSVMの課題とVAEによる異常検出
- 導入した外観検査システムとロボットのハンドカメラによる撮像
- VAEによる傷検出と誤検出の改善
- パン識別システム「BakeryScan」の特徴と実際
- AI外観検査のはじめ方と機械学習のためのを意識した画像データ準備・前処理
- AI外観検査の進め方
- 検査項目の網羅と評価基準の明確化 学習データの取集と用意
- 試作開発の前段階における検証各種機械学習の検証
- 転移学習の活用
- 求められる人材・スキル
- 機械学習を意識した画像データ(学習データ)の準備
- 画像データの形式
- 学習データ(データセット)の準備
- 必要な学習データ
- 学習が難しい画像
- 撮影環境や条件のばらつき
- NG・OKの差異がわかりにくい
- キズなど一方向からでは見づらいなど
- 学習しやすい画像のための前処理:そのノウハウ・実際
- 画像のノイズ/歪みなどを取り除く
- 明るさや色合いを調整/輝度調整
- オブジェクトの輪郭を強調
- 領域抽出
- AI外観検査の進め方
- 学習データの量と質の課題
- 学習データの準備にかかる負荷(画像の収集、ラベルの付与)
- 学習データはどの程度必要か
- 外観検査における学習データの質の課題(データの不均衡)
- 学習データの拡張(Data Augmentation)
- ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
- 識別根拠の課題と品質保証への対応
- Deep Learningは内部分析が困難
- 説明可能性・解釈性(XAI)に関する技術
- Deep Learningが着目しているところ(ネットワークの可視化)
- 品質保証への対応(AI外観検査と目視検査との連携/段階的なAI外観検査の導入)
- AI画像認識システム導入の進め方
- 要求定義の取りまとめ
- AI機能の選定
- 社内教育とプロジェクトの立ち上げ方(産学連携助成の活用等)
- 学習データの準備とその留意点
- 概念実証(PoC)の特徴・考え方・進め方
- ラインでの実運用
- 運用による精度向上
□質疑応答□
セミナー講師
兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士(工学) 森本 雅和 氏
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
44,000円( E-mail案内登録価格41,800円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 44,000円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額22,000円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
※1名様でLive配信/WEBセミナーをお申込みの場合、上記キャンペーン価格が自動適用になります。
※他の割引は併用できません。
受講について
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
≫ テストミーティングはこちら
配布資料
- PDFデータ/印刷可
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
13:00 ~
受講料
44,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
機械学習・ディープラーニング AI(人工知能) 品質マネジメント総合
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
13:00 ~
受講料
44,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込 または、当日現金でのお支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
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