AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

セミナー趣旨

　ここ数年、AI（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、「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。画像データの前処理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。

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

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

・AI画像認識技術の基礎・原理
・AI画像認識システム導入の進め方
・画像取得の際の留意点

セミナープログラム

１． AI画像認識の基礎と外観検査導入時の留意点
　1-1 　機械学習と深層学習
　1-2 　代表的な深層学習モデル
　1-3 　AI画像認識システムの事例紹介
　1-4 　AI外観検査システム導入時の留意点

２．AI画像認識システムの開発実例紹介
　2-1　パン識別システム「BakeryScan」
　2-2　不織布の外観検査システム
　2-3　油圧部品の外観検査システム
　2-4　金属チェーンの外観検査システム
　2-5　レンガの外観検査システム

３．AI外観検査プロジェクトのはじめ方
　3-1　AI外観検査の進め方・概念実証（PoC）
　3-2　機械学習を意識した画像データの撮影
　3-3　学習が難しい画像
　3-4　学習しやすい画像のための前処理

４．学習データの量と質の課題
　4-1　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）
　4-2　学習データはどの程度必要か
　4-3　外観検査における学習データ不均衡の問題
　4-4　学習データの拡張と注意点
　4-5　ラベル付き公開データセットと転移学習による対応

５．識別根拠の課題と品質保証への対応
　5-1　Deep Learningは内部分析が困難
　5-2　説明可能性・解釈性（XAI）に関する技術
　5-3　Grad-CAMによる注目領域確認
　5-4　品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
　5-5　運用時の精度維持・向上（MLOps）

６．AI外観検査システム導入のまとめ

　【質疑応答】

キーワード：
外観検査,AI,画像検査,セミナー
 

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

【略　歴】 　　
1998年3月 大阪大学大学院 工学研究科 通信工学専攻 博士後期課程修了
1998年4月～2004年3月 姫路工業大学 工学部 助手
2004年4月～2014年9月 兵庫県立大学大学院 工学研究科 助手・助教
2014年10月～ 兵庫県立大学 大学院 工学研究科 准教授
2019年4月～ 兵庫県立大学 先端医工学研究センター 副センター長
2019年4月～ 兵庫県立大学 人工知能研究教育センター 兼務

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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　 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。
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　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）
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