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深層学習による品質検査、故障診断解析、欠陥・寿命予測

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深層学習による品質検査、故障診断解析、欠陥・寿命予測

～基礎から応用の実際まで～
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開催日

  • 2021年3月3日(水) 10時00分 ～ 16時00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、まず異常検知に用いられる機械学習・ディープラーニングの手法・原理や決定木・ランダムフォレスト等の基本的な考え方、CNNの有用性・適用範囲・制限等についてわかりやすく説明した後、 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1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
      • 決定木の各手法・ランダムフォレスト
      • 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) の原理及び有用性・限界等
      • graph-CNNについて
      • 時系列データに対する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2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3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4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5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)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
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    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
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    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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