製造現場において検査対象となる製品やキズ・欠陥の種類は多種多様である。また、インライン検査においては既存設備の制約もあるため、必ずしも外観検査装置の開発は容易ではない。さらに、一旦検査装置が導入されても、検査環境や検査対象の変化に対して、それが軽微であっても、いちいち画像処理技術者による調整が必要となる。場合によっては、せっかく導入された検査装置のスイッチは切られ、引き続き検査員による目視が実施される。
講師が主宰する研究室では、現場検査員や生産技術者の「知識・経験」や「やり様」に学ぶことが、画像検査機械の更なる発展に繋がると主張してきた。また、AI技術をその手段として捉え、ブラックボックスにしない活用方法が重要であると考えている。
本セミナーでは、様々な企業との共同研究や、各種関連学協会での活動の中で学んだ、目視・外観検査の自動化の方法論と実例を紹介する。
- 外観検査の自動化に際して
- 外観検査の自動化における産学連携の取り組み状況
- 外観検査の自動化の難度について
- 外観検査自動化のための画像処理・AI技術入門
- 外観検査自動化におけるAI技術の活用
- AI技術の活用方法入門
- 深層学習による自動化事例
- 深層学習でないAIの紹介
- 人の様に「キズに気付く」画像処理
- 周辺視と固視微動に学ぶKIZKI処理 (精密工学会技術賞)
- KIZKI処理の展開
- 産学連携について
案内割引・複数名同時申込割引について
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ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
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- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
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