外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント

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本セミナーでは、外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説いたします。

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プログラム

近年、活用が進んでいるAIを用いた外観検査システムを作成するための知識を習得する講座である。外観検査システム全体を理解するため、その構成要素である搬送装置、撮影環境、外観検査ソフトウェアについて解説する。外観検査ソフトウェアについてはさらに深掘りし、画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説していく。この際に比較的わかりやすいプログラミング言語であるPythonで作成したソフトウェアを動作させながら説明する。  最後に正常品と異常品を学習するAIだけでなく、現場から要望の多い正常品のみを学習する異常検知AIについても紹介する。この講座を受けることで、AIを用いた外観検査システムの作成・評価ができるようになる。

  1. 外観検査デジタル化・自動化のポイント
    1. 外観検査システム全体の構成
    2. 搬送装置の作成例
    3. 撮影環境 (カメラ、照明) の作成方法
    4. 寸法計測
    5. 外観検査ソフトウェアに必要な機能
    6. システム全体の評価方法
  2. Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
    1. プログラミング言語Pythonの使い方
    2. 画像処理による正常、異常の判別
    3. 機械学習を用いた判別
  3. ディープラーニングAIの作成
    1. ディープラーニングの仕組み
    2. ディープラーニング用ライブラリPyTorch
    3. ディープラーニングAIを用いた判別
  4. AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
    1. 生成AIによるプログラムの生成
    2. 画像収集ソフトウェアによる画像の収集
    3. 実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
    4. 異常検知AI (正常品のみを学習するAI) の紹介

受講料

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