ものづくりの現場において、検査は欠くことのできない工程である。特に、製品外観の瑕疵は製品機能に直接的な影響がなくとも、その製品や企業への信頼性を担保する上で、流出を防ぐ必要がある。外観検査にはその方法として、目視検査と自動検査があるが、本セミナーでは、検査の質や感度設定の問題に対してどのように自動化するか、その方法論についてまず解説する。それに対して、どのように画像処理アルゴリズムを開発するかについて、産学共同研究における事例を通じて解説し、画像検査機械の在り方について、講師を含め本セミナー参加者全員で問題共有を図る。

1. 外観検査・目視検査の自動化のための画像処理
   1. 検査の質と感度設定難度による検査画像処理の検討
   2. 画像検査機械における構成要素の関係性
   3. 自動化のニーズと阻害要因
   4. 融通性の高い検査画像処理の開発指針
2. 検査画像処理の研究開発事例
   1. 人の視覚生理機構に学ぶ「傷の気付き」処理
   2. 画像検査ソフトの開発支援・自動生成
   3. 判定理由の分かる機械学習
   4. 外観検査における深層学習の活用
3. 産学連携による課題解決
   1. 産学共同研究の様子・メリット
   2. 外観検査自動化の関連学協会
4. まとめ
   1. 五ゲン主義と画像検査工学
   2. 展望
• 質疑応答