外観検査・異常検知の自動化の進め方

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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、AIを活用した外観検査システムの導入が進んでいる。本講座では、外観検査システムの全体像を理解するために、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。特に外観検査ソフトウェアに焦点を当て、画像処理、機械学習、ディープラーニングといった技術を順を追って詳しく説明する。また、研修のデモでは、生成AIを活用した外観検査ソフトウェアの構築方法を紹介する。さらに、現場からの要望が多い正常品のみを学習する異常検知AIについても取り上げる。  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. 撮影環境の作成方法
      • カメラ
      • 照明
    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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教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

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