ここ数年、AI (人工知能) の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、「Deep Learning (深層学習) 」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
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。画像データの前処理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。
- AI画像認識の基礎と外観検査導入時の留意点
- 機械学習と深層学習
- 代表的な深層学習モデル
- AI画像認識システムの事例紹介
- AI外観検査システム導入時の留意点
- AI画像認識システムの開発実例紹介
- パン識別システム「BakeryScan」
- 不織布の外観検査システム
- 油圧部品の外観検査システム
- 金属チェーンの外観検査システム
- レンガの外観検査システム
- AI外観検査プロジェクトのはじめ方
- AI外観検査の進め方・概念実証 (PoC)
- 機械学習を意識した画像データの撮影
- 学習が難しい画像
- 学習しやすい画像のための前処理
- 学習データの量と質の課題
- 学習データの準備にかかる負荷
- 学習データはどの程度必要か
- 外観検査における学習データ不均衡の問題
- 学習データの拡張と注意点
- ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
- 識別根拠の課題と品質保証への対応
- Deep Learningは内部分析が困難
- 説明可能性・解釈性 (XAI) に関する技術
- Grad – CAMによる注目領域確認
- 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
- 運用時の精度維持・向上 (MLOps)
- AI外観検査システム導入のまとめ
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