画像認識技術およびディープラーニングの基礎と外観検査への応用

近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている機械学習を用いた画像認識技術、またそこで使用されるディープラーニングの基礎について説明致します。 　具体的には、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、様々な画像認識アルゴリズムについて、また、ディープラーニングの基礎、それらの外観検査技術への応用例を含む、外観検査技術全般にわたり解説致します。機械学習ベースの画像を用いた外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。

1. 画像認識技術の概要
   1. キー技術
2. 画像の撮影
   1. 撮影画像
   2. 各種カメラ
   3. 画像処理
   4. 光学系と画像処理の最適化設計
   5. 偏光カメラ
3. 画像認識技術
   1. 機械学習を用いた外観検査について
      1. 機械学習とは
      2. 一般的な物体認識の処理フロー
   2. 学習サンプル
   3. 特徴量の設計について
   4. 学習の種類
   5. 性能評価
   6. 機械学習による外観検査アルゴリズム開発のポイント
4. ディープラーニングの基礎
   1. 応用用途と発展の歴史
   2. 基本形
   3. 学習方法
   4. 層構成
   5. 正則化
   6. 畳み込みニューラルネットワーク
   7. 実行コード解説
      1. テーブルデータ分類例
      2. 画像認識例
      3. 画像検査例
5. 様々な画像認識アルゴリズム
   1. 画像認識処理の歴史
   2. 代表的な処理
6. 外観検査技術の実例
   1. 鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
   2. 路面凍結部検出アルゴリズム例
7. 画像認識技術を用いた欠陥検査の今後の動向
• 質疑応答・名刺交換
  • 会場受講: 質疑応答&名刺交換が可能です。講師にメールで質問可能です。
  • オンラインライブ受講: チャット機能で質疑応答が可能です。講師にメールで質問可能です。