イベント名 | AI外観検査(画像認識)の はじめ方、すすめ方、精度向上への考え方 |
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開催期間 |
2025年01月28日(火)
~ 2025年02月12日(水)
【ライブ配信】2025年1月28日(火)13:00~16:30 【アーカイブ配信】2025年2月12日(水)まで受付 (視聴期間:2/12~2/27) ※会社・自宅にいながら受講可能です※ |
会場名 | 【Live配信(Zoom使用)受講】もしくは【アーカイブ配信受講】 |
会場の住所 | オンライン |
お申し込み期限日 | 2025年02月12日(水)16時 |
お申し込み受付人数 | 30 名様 |
お申し込み |
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AI外観検査(画像認識)の
はじめ方、すすめ方、精度向上への考え方
~画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上指針~
画像認識技術の基礎・原理、画像認識システムの実際、導入実例・運用方法
AI画像認識システムの基礎、取り組み方、画像データ・画像情報の集め方、準備・前処理、
識別根拠の課題と品質保証への対応、、、高精度識別の外観自動検査を実現するノウハウ
・画像認識システムの実際、導入実例・運用方法
・画像認識・物体解析技術の応用事例を調査している方
・現場への適用・実装までを見据えたデータサイエンス業務を進めたい方
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
【講師紹介】
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。DeepLearning(深層学習)が劇的な認識率の向上をもたらしてAI分野を発展させ、生成AIがその応用範囲を広げています。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。学習データ(画像データ)の前処理(データクレンジング)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。さらには、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。
セミナー講演内容 |
1.AI画像認識システムの開発実例紹介
1-1 パン識別システム「BakeryScan」
1-2 不織布の外観検査システム
1-3 油圧部品の外観検査システム
1-4 金属チェーンの外観検査システム
1-5 レンガの外観検査システム
2.AI外観検査プロジェクトのはじめ方
2-1 AI外観検査の進め方・概念実証(PoC)
2-2 機械学習を意識した画像データの撮影
2-3 学習が難しい画像
2-4 学習しやすい画像のための前処理
3.学習データの量と質の課題
3-1 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)
3-2 学習データはどの程度必要か
3-3 外観検査における学習データ不均衡の問題
3-4 学習データの拡張,生成AIの活用
3-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
4.識別根拠の課題と品質保証への対応
4-1 Deep Learningは内部分析が困難
4-2 説明可能人工知能(XAI)
4-3 Grad-CAMによる注目領域確認
4-4 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
5.AI外観検査システム導入の進め方まとめ
5-0 外部資金の獲得
5-1 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
5-2 撮影方法の検討
5-3 撮影装置の導入とデータ収集からPoC
5-4 初期判定モデルを作成し,プロトタイプとして導入
5-5 モデル改良と精度検証の繰り返し
5-6 本格運用開始後の維持管理
5-7 外観検査プロジェクトを成功させるために
質疑応答
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」(遷移先WEBサイト)よりご確認ください。
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