外観・目視検査の自動化のための画像処理とAI技術の実際

融通性が高く,「使える」画像処理の実現のために!
最新の外観検査の自動化技術を学び,活用できる講座。


★ 画像処理の基本的な流れから,技術革新が進んでいる,AI技術の外観画像検査への応用事例まで,わかりやすく説明します!


講師


中京大学 工学部 教授 青木 公也 氏

【講師紹介】
2000年慶應義塾大学理工学研究科後期博士課程修了(博士(工学))。
豊橋技術科学大学助手を経て,2004年より中京大学。
現在,同大学工学部教授。画像処理の産業応用等の研究に従事。
精密工学会,日本非破壊検査協会,電子情報通信学会,日本機械学会各会員。


受講料


42,000円(消費税込)
(テキストおよび昼食を含みます。)


受講のおすすめ


 「ものづくり」の現場において,検査対象やキズ・欠陥の種類は多岐に渡り,おびただしい数の個別課題が存在します。これに対して技術者・研究者は,一品一様開発での各個撃破を繰り返し,目視検査の自動化は目覚ましい発展を遂げてきました。当然の結果として見えてくるのは,個別事例に通貫した原理・開発方法論です。
 本セミナーでは,産学連携プロジェクトへの参画経験における,外観検査・目視検査の画像処理技術応用による自動化への取り組みについて解説します。特に,近年その技術革新が進んでいる,いわゆるAI技術の外観画像検査への応用について詳しくとりあげます。

【受講対象者】
 • 外観検査,目視検査の自動化を予定している企業のエンジニア
 • 既に画像検査を導入しているが,機能していない企業のエンジニア
 • 目視・外観検査の自動化システムの開発をしている企業エンジニア
 • AI技術の導入を検討されている企業のエンジニア 等



セミナープログラム


1.外観検査・目視検査の自動化に際して
1.1 研究室の取り組み
1.2 今と昔で違うこと・同じこと
1.3 外観検査自動化の阻害要因
1.4 AI技術によって自動化は達成されるのか

2.検査画像処理の研究開発事例
2.1 AI技術の活用方法
2.2 画像検査ソフト開発支援システム
2.3 画像検査ソフトの自動生成システム
2.4 欠陥識別・分類における機械学習
2.5 人の視覚生理機構に学ぶ「傷の気付き」処理
2.6 深層学習のための学習データ準備

3.産学連携による課題解決
3.1 産学共同研究のはじめ方
3.2 外観検査自動化の学会

4.工場現場(技術部門)の導入時の注意事項

5.工場現場(検査部門)の活用の問題点と解決法

6.まとめ
6.1 画像検査工学
6.2 展望

◎ 質疑応答

※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


10:00

受講料

42,000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

開催場所

東京都

MAP

【千代田区】新技術開発センター

【地下鉄】半蔵門駅・麹町駅

主催者

キーワード

品質マネジメント総合   AI(人工知能)   情報技術

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開催日時


10:00

受講料

42,000円(税込)/人

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主催者

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品質マネジメント総合   AI(人工知能)   情報技術

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