外観検査をデジタル化するポイントとディープラーニングAIの作成法

セミナー趣旨

本セミナーでは外観検査をデジタル化・自動化するためのポイントとPython を用いてディープラーニングAIを作成する方法を解説する。新潟県の公設試に所属して いる講師は県内企業との共同研究などで、仕掛品や製品の外観に異常がないかを目視 で確認する外観検査のデジタル化・自動化に取り組んできた。近年活用が進んでいる ディープラーニングにより、正常と異常を判別するソフトウェアの作成は、そのアルゴリズム を考えて行うのではなく、企業が収集したデータを学習するだけで可能となっている。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、 デジタル化・自動化のポイントと一連のソフトウェアについて説明する。

セミナープログラム

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 搬送装置の構成例
　　1.3 撮影環境(カメラ、照明)の構築方法
　　1.4 外観検査ソフトウェアに必要な機能
　　1.5 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構築
　　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
　　2.4 画像収集用アプリと実機搭載想定用アプリ

３．ディープラーニングAIの作成方法
　　3.1 ディープラーニング用ライブラリPytorchの使い方
　　3.2 ディープラーニングの仕組み
　　3.3 ディープラーニングAI作成のポイント
　　3.4 作成したAIの実機搭載想定用アプリへの組込み
　　3.5 グラフィックボードの使用方法
　　3.6 異常検知AIの紹介

【質疑応答】

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

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

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