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ディープラーニングによる異常検知・欠陥予測とその応用

製造・加工業における

ディープラーニングによる異常検知・欠陥予測とその応用

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開催日

  • 2020年8月25日(火) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • ディープラーニングの研究と応用を真剣に検討されている方
  • 工業分野における品質検査、故障診断、寿命予測に興味をお持ちの方
  • 機械学習・ディープラーニングによる異常検知に興味を持たれている方
  • 画像認識・音声認識以外の分野でのディープラーニング応用の可能性に興味をお持ちの方 など

修得知識

  • 最新型ディープラーニング技術
  • 深層学習の基本原理と要素技術の基本知識
  • ディープラーニングと従来の機械学習手法の融合技術
  • 異常検知と予測手法を応用する際のノウハウ
  • 製造加工業におけるディープラーニングの応用例や今後の可能性

プログラム

　ディープラーニング手法は、画像認識や音声認識の分野では前人未到の識別精度を達成し、将来の有望技術として脚光を浴びている。これらの成功事例を受け近年、ディープラーニング手法は製造加工業界の様々な分野に応用され、新たな解析手法として研究されている。
　本セミナーでは、製造加工業の中でも特に品質検査 (表面・外観検査)、故障診断と欠陥予知という三つの分野に応用した最新鋭のディープラーニング技術を紹介する。内容として、応用事例を取り上げながら、解析手法の原理、解析手法の解析プロセス詳細そして検証結果という流れで、説明と議論を重ね展開していく。

  1. 第Ⅰ部 : はじめに
    1. 従来の機械学習の原理と手法を簡潔にわかりやすく説明
      • サポートベクトルマシン (SVM)
      • 主成分分析PCA/t-SNE/トポロジーデータ解析法 (TDA)
      • 競合学習・SOM・K-NN・EMアルゴリズムの原理と相互関連性
      • Extreme Learning machine手法の紹介
      • RNNとRNN-LSTMのわかりやすい説明
      • ベイズ原理からカルマンフィルターをわかりやすく説明
      • ベイズ原理から粒子フィルターをわかりやすく説明
    2. 各ディープラーニングの手法の紹介と原理を簡潔にわかりやすく説明
      • 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
      • 自己符号化器 (AE)
      • RBMとRBM-DBNの紹介
    3. 異常検知の考え方や手法の選択・適用のポイント等をわかりやすく説明
      • 異常検知の考え方
      • 異常検知への各手法の選択法
      • 異常検知への適用の際のポイントと留意点
  2. 第Ⅱ部 : 品質検査 (表面・外観検査) におけるディープラーニングの手法の応用
    1. 最新技術と手法及び応用事例の紹介
      • 熱間圧延ストリップ鋼表面解析～
      • 溶接欠陥解析
      • 航空機ファンプレート用チタン合金表面
    2. CNNに基づく転移学習の紹介
    3. 転移学習を用いたCNN学習モデルによる表面・外観検査の学習結果の解析
    4. 従来の機械学習手法の解析結果との比較
  3. 第Ⅲ部 : 故障評価のための診断解析
    1. 技術の背景及び応用事例の紹介
      • 軸受故障解析
      • 変速機故障解析
      • 回転子故障解析
    2. CNNによる特徴抽出と故障診断
    3. AEによる故障診断
    4. Extreme Learning machine深層学習手法
    5. スパースフィルタリングによる故障診断
    6. RBM-DBNとSVMを融合したマルチモーダル手法
  4. 第Ⅳ部 : 欠陥・寿命予測解析手法
    1. LSTM-RNNによる欠陥予測
    2. 融合学習とLSTMの融合による予測
    3. 双方向LSTMとCNNの融合による予測
    4. 粒子フィルターとRBM-DBNの融合による予測
    5. 欠陥・寿命予測解析応用事例
      • 転がり軸受長期寿命予測
      • 機械加工における工具摩耗寿命予測
      • ハイブリッド玉軸受寿命予測
  5. 第Ⅴ部 : 展望
    1. 学習モデル選択 :
    2. データの高次元性・非構造多様性・不均衡性の対策
    3. 学習結果の可読性と可視化
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講師

  • 曽我部 東馬 氏
    電気通信大学 i-パワードエネルギーシステム研究センター 基盤理工学専攻
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 50,600円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)
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