【Live配信セミナー 5/27】外観検査へのAI導入と生成AIによるトレイニングデータ不足への対応

セミナー№４０５５１４

【Live配信セミナー】
外観検査へのAI導入と生成AIによる

トレイニングデータ不足への対応

★トレイニングに必要な不良画像と欠陥部分の画像と量...
　　　　　　　どのように生成AIを活用し、トレイニングデータ不足へ対応するか！！
★深層学習を用いた外観検査の進め方とは！！

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■講師

群馬大学　大学院理工学府　特任准教授　白石 洋一 氏

■聴講料

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のみ１名につき49,500円（税込）〕

大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。

■Live配信セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
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・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
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・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。

プログラム                                                                                    

【講演趣旨】
生成AIが注目され，第4次AIブームが始まったと言われる．一方，産業界では，DX，スマートファクトリを目指してAIの活用が課題である．畳み込みニューラルネットワークは，製品の外観検査に導入されて成果を挙げつつある．しかし，さらに性能を向上させようとすると，トレイニングにおいて必要な画像を必要な量確保できないという深刻な問題が発生するが，生成AIによってこの問題にアプローチする研究開発が進みつつある．生成AIのひとつである敵対的生成ネットワークを使用して外観検査用のトレイニング画像を生成することは容易に思い付くが，試行して明らかになる問題が多くそれほど容易ではない．本セミナでは，実際の外観検査に生成AIを適用して，トレイニングデータ不足への対応を試行した例について講述する．

【講演項目】
1.AI，機械学習の概要
　1.1 機械学習のトレイニングと推論における汎化
　1.2 畳み込みニューラルネットワーク
　1.3 トレイニング，推論，評価の方法
　1.4 AI，機械学習の産業応用例
　1.5 DXとスマートファクトリ
　1.6 認識から生成へ
2.深層学習の外観検査への応用
　2.1 ボールペンの軸の外観検査
　2.2 鏡面加工された製品の外観検査と画像取得装置
　2.3 半導体検査用プローブの外観検査
3.トレイニングデータの質と量の検討と実験評価
　3.1 GANによる画像生成
　3.2 切り貼りによる不良画像生成
　3.3 GANによる欠陥部分の画像生成
　3.4 欠陥周辺画像のぼかしとinpainting
　3.5 GANによる欠陥形状の変更とinpainting
　3.6 信号を補完するSignal Inpainting
4.まとめと今後の課題
【質疑応答】

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