第1部 外観検査の画像処理とその実際

(2017年11月16日 10:30～12:00)

　本講演では、「外観検査の画像処理と実際の取り組み」について、具体的事例を交えて見識を深める。

1. 画像デジタル化の基盤強化
   • シャノン標本化定理、「OKQT理論」と統合理論ST+QT
2. エッジ検出基盤整備
   • CFI導入と「狭隘原理」、そして四大原理に向けて
3. 大局視覚の画像処理
   • Hough変換、その高速化と高度化と拡張の展望
4. 万能検査の可能性
   • KIZKIアルゴリズムの核心と深層学習DLについて、応用事例
5. 視覚感性の画像処理
   • 似顔絵PICASSOの事例と顔研究と日本顔学会
6. 画像検査の事例紹介
   • 開発研究の事例と共同研究へのお誘い、開発チームの秘密
7. 画像産業応用強化のインキュベータ
   • 学術活動SSII、ViEW・DIA (IAIP) などへのお誘い
• 質疑応答

第2部 生産ラインにおける機械学習の応用 – 画像認識システム –

(2017年11月16日 13:00〜14:00)

　FA分野における画像認識技術は、製品の製造・組立ならびに検査など、様々な場所で用いられている。本講座では、各生産工程における画像認識の課題を紹介し、画像認識システムに対する機械学習技術の適用事例として、画像認識プログラムの自動生成技術について紹介する。

1. 生産ラインにおける画像認識技術
   1. 組み立て工程における画像認識
   2. 検査工程における画像認識
2. 画像認識システムのポイント
   1. 画像処理プログラムの構成
   2. 生産現場における画像認識の課題
   3. 画像認識プログラムの自動生成
      1. 機械学習 (遺伝的プログラミング) を用いた自動生成
      2. 専門型遺伝的プログラミング法
      3. 任意形状の位置認識処理への対応
      4. 画像分類処理への対応
3. 適用事例・効果の紹介
4. 今後の展開
• 質疑応答

第3部 画像認識技術の概要と外観検査への応用

(2017年11月16日 14:10〜15:40)

　近年、自動運転を始めとする多彩なアプリケーションに必要な技術として盛り上がっている画像認識技術の概要と、画像認識技術の外観検査への応用に関して解説致します。
　機械学習ベースの外観検査技術に興味がある方におすすめ致します。予備知識として画像データに対する知識があると理解が深まります。

1. 画像認識技術の概要
2. 画像の撮影
3. 欠陥検査技術
   1. 機械学習を用いた外観検査について
   2. 学習の種類
   3. 特徴量の設計について
   4. 性能評価
   5. 学習サンプル
4. 自動外観検査の実例
5. 画像認識技術を用いた欠陥検査の今後の動向
• 質疑応答