中産連のセミナー

製造工程で画像解析とAIによる「自動化外観検査の進め方とその課題」
【会場orオンライン】

～製造工程で画像解析とAIによる自動化外観検査の最新技術動向と取り組むべき課題～

外観検査には、人の目による「目視検査」と、画像処理を活用した「自動検査」の大きく2通りの手法があります。

◆目視検査は作業者の熟練度に起因する判断のばらつき、人が長時間作業するために疲労でミスが起こる可能性もあります。

　☑　外観検査・目視検査の自動化のメリットを理解したい。
　☑　成功や失敗の事例を学び実務に活かしたいと考えている。
　☑　外観検査で画像処理技術について理解を深めたいと考えている。
　☑　画像処理にAIを活用する具体的な方法を理解したい。
　☑　ものづくりの製造工程でAIを活用した自動化外観検査についてさらに知識を習得したいと考えている。

本研修で以下のことを学びます。

　①製造工程でのAI技術を用いた外観検査の自動化の進め方
　②検査画像処理の事例

　外観検査には、人の目による「目視検査」と、画像処理を活用した「自動検査」の大きく2通りの手法があります。目視検査は作業者の熟練度に起因する判断のばらつきが生じる可能性あります。また、人が長時間作業するために疲労でミスが起こる可能性も否めません。技術が発展してきた昨今、AIを画像解析に活用して外観検査の自動化に取り組む企業が増えています。
　本セミナーでは、製造工程で画像解析とAIによる自動化外観検査の最新技術動向やこれから取り組むべき課題について、基本的な内容から実際に取り組まれた事例（成功・失敗）までを交えながら、理解を深めます。

講師

中京大学 工学部 機械システム工学科 教授　　青木 公也 氏 　

講師プロフィール

2000年慶應義塾大学大学理工学研究科後期博士課程修了（博士（工学））。豊橋技術科学大学助手を経て、2004年より中京大学。現在、同大学工学部教授。画像処理の産業応用等の研究に従事。精密工学会、日本非破壊検査協会、電子情報通信学会、日本機械学会各会員。

プログラム

１．外観検査・目視検査の自動化
（１）検査内容の精査による自動化可能性とは
（２）外観検査・目視検査の自動化のメリット
（３）自動化の阻害要因

２．外観検査で画像処理・AI技術がやっていること
（１）外観検査における自動化の画像処理とは
（２）外観検査における自動化の目利きとは
（３）自働化を進める外観検査でのAI技術の活用

３．製造工程でのAI技術を用いた外観検査の自動化の進め方
（１）学習用データの収集
（２）AIモデルの選択指針
（３）AIへの入力と出力の精査

４．検査画像処理の事例
（１）深層学習による欠陥領域検出と異常検出
（２）深層学習とは異なるAI技術を活用した外観検査の自動化
（３）人間の様に「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)
（４）撮像を工夫した外観検査自動化

５．質疑応答
（１）セミナー全体を通して
（２）具体的な事例における課題共有


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【会場受講の場合】
・受講票と請求書を開催日の約２～３週間前に申込責任宛に郵送します。

【オンライン受講の場合】
・研修の配信システムは「Zoom」を使用します。
・テキストと請求書は、開催日の約1週間前にお申込責任者宛てにご郵送します。
・セミナー受講用の「参加URL」「ミーティングID」「パスコード」は、開催日の約1週間前に
ご参加者宛てにメールします。


【キャンセルについて】
お申し込み後のキャンセルにつきましては、以下のキャンセル料を申し受けます。
・会場受講の場合は、開催日の前日(土日祝日を除く)・当日　　　：100％
・オンライン受講の場合は、テキスト発送後(開催日の約1週間前)：100％
　※テキストの発送日はセミナーにより異なりますので担当者へご確認ください。

参加対象

●ものづくりの製造工程ですでに自動化外観検査に取り組んでいる企業の方で知識を修得したい方　●外観検査で画像処理技術について理解を深めたい方　●画像処理にAIを活用する具体的な方法を理解したい方　●成功や失敗の事例を学び実務に活かしたい方

お申込み方法

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お振込先

口座名　一般社団法人中部産業連盟