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| 【アーカイブ配信】をご希望の方はこちらをクリックしてください |

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<セミナー No.605516>
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★バラつきのある検査基準の統一!
品質の維持、安定供給へのAIを活用した外観検査の進め方とは!!
★必要な学習データをどのように扱い、拡張するか!
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外観検査の自動化におけるAI活用の実際
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| ■ 講師 |
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中京大学 工学部 機械システム工学科 教授 青木
公也 氏
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| ■ 開催要領 |
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【Live配信】2026年5月26日(火) 10:30〜16:30
【アーカイブ(録画)配信】 2026年6月4日まで受付(視聴期間:6月4日〜6月12日まで)
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| 会 場 |
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Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 ※会場での講義は行いません
セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。
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| 聴講料 |
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1名につき 55,000円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき
49,500円〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕
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| ■ プログラム |
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【講演趣旨】
外観検査の自動化は,いわゆる古くて新しい課題の一つである.近年では,AI技術の発展によって課題解決のスピードは飛躍的に向上し,外観検査機器分野はかつてない活況を呈している.これに伴いこの領域にも,新規参入者が急増している.ただそれでも,外観検査の現場における自動化の困難性はまだまだ高い状況にある.本セミナでは,AI技術を外観検査自動化の「詰めの一手」とするために,先ずは基本に立ち返る.そして,幾つかの産学連携事例の失敗・成功例から地に足をつけたAI活用を考える.
【講演項目】
・外観検査とは
・外観検査の自動化が難しい理由
・外観検査のための画像処理入門
・外観検査のためのAI入門
・AI技術の動向
・外観検査へのAI適用の意義と意味
・学習データの扱い,データ拡張技術
・検査AIのケーススタディ
・AIによる欠陥像検出
・良品学習と異常検知
・画像処理と機械学習の連携
・AIによるパラメータ保守
・AIによる全面検査
・事前学習モデルを用いた異常検知の適用性
・最新技術の収集
・まとめ
【質疑応答】
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