AI（ディープラーニング）活用による外観検査／打音検査方法

外観検査／打音検査の現場で実用レベルの性能を達成！

講師が培ってきた官能検査へのディープラーニング活用の
ノウハウをすべて公開！

講師

群馬大学 大学院理工学府　准教授　博士（工学） 白石 洋一 氏

【専門】 人工知能、IoT、組込みシステム、アルゴリズム

【略歴】
1981年 3月：東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了
1981年 4月～1993年12月：（株）日立製作所、中央研究所
1993年12月～2007年3月：群馬大学工学部情報工学科
2001年11月～2002年8月：UCLA, Visiting Scholar
2005年10月～：
 （株）リアライズコンピュータエンジニアリング（大学発ベンチャ）、CTO
2013年 4月～：現職。

エレクトロニクス実装学会、副会長（2016年～18年）、編集委員、
　インテリジェント実装技術研究会主査、回路・設計技術委員会委員。
群馬大学次世代電気自動車（EV）研究会幹事、等。

受講料

　49,980円（税込）

■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合47,250円、
　 2名同時申込の場合計49,980円（2人目無料：1名あたり24,990円）で受講できます。
　 備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
  （セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）

※ 会員登録とは
　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。
　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切掛かりません。

受講対象・レベル

　AIを官能検査に活用したい人、AIの実用性能を確保するためには何が必要かを知りたい人、AIを適用したがうまく行かなかった人、実際にAIができること、できないことを知りたい人、を対象とする。AIに関して初心者でも受講可能である。

習得できる知識

　現在話題となっているAI、ディープラーニングとは何か、実際の官能検査問題に対してどのような手順でAIを活用すればよいか、うまく行かない場合にはどこを確認すればよいか、等、大学レベルの知識と、我々が実問題に対してどこで失敗し、どう解決してきたかを習得していただき、今後、実際にAIを活用できることを目的とする。

趣旨

　2012年、画像認識におけるディープラーニングの大幅な性能向上が報告されて以来、人の認識機能を必要とする分野での実用性が報告されている。
　我々は、プレス加工されたプラスティック部品とプラスティック製品表面上の印刷に対する外観検査、および金属製の自動車部品の打音検査にAIを活用している。AIの活用において性能を確保するためには、ある程度の量の質の良いデータを準備する必要がある。これについては理論的基盤があるわけではなく経験に基づくことが多い。
　本講座では、我々がこれまでに得たAIのトレイニング方法をもとに、AIの活用の方法について述べる。

プログラム

１．人工知能とは何か？
　1.1　人工知能の概要
　1.2　機械学習とディープラーニング
　1.3　教師あり学習
　1.4　教師なし学習

２．ディープラーニングによる製品の外観検査
　2.1　畳み込みニューラルネットワーク
　2.2　プレス加工によるプラスティックの欠陥検査問題
　2.3　畳み込みニューラルネットワークの適用
　2.4　トレイニングデータの作成方法
　2.5　欠陥サイズの推定方法

３．サポートベクターマシンによる製品の打音検査
　3.1　サポートベクターマシン
　3.2　自動車部品の打音検査問題
　3.3　打音検査の難しさ
　3.4　トレイニングデータの精度
　3.5　実験の実用のギャップ

４．まとめ

 キーワード 機械学習,Deep Learning,ニューラルネットワーク,外観検査,研修,講習会