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AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方

AI外観検査 (画像認識) のはじめ方、すすめ方、精度向上への考え方

～画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上指針～
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    • このセミナーは2025年1月に開催したセミナーのオンラインセミナー:オンデマンド配信です。
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    お申込は、2025年4月28日まで受け付けいたします。
    (収録日:2025年1月28日 ※映像時間:約3時間7分)

    概要

    本セミナーでは、中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介いたします。
    活動事例を通じて得られた、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までの知見を解説いたします。

    開催日

    • 2025年4月28日(月) 13時00分 ～ 16時30分

    受講対象者

    • AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方
    • 画像認識・物体解析技術の応用事例を調査している方
    • 現場への適用・実装までを見据えたデータサイエンス業務を進めたい方

    修得知識

    • 画像認識技術の基礎・原理
    • 画像認識システムの実際、導入実例・運用方法

    プログラム

    　ここ数年、AI (人工知能) の応用が急速に進展しています。DeepLearning (深層学習) が劇的な認識率の向上をもたらしてAI分野を発展させ、生成AIがその応用範囲を広げています。かたや、製造現場ではAI外観検査 (画像識別) を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。学習データ (画像データ) の前処理 (データクレンジング) にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
    　そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、AI外観検査の導入プロジェクトの進め方から学習データの質と量の課題、学習を意識した画像情報の集め方、品質保証への対応までを解説します。さらには、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。

    1. AI画像認識システムの開発実例紹介
      1. パン識別システム「BakeryScan」
      2. 不織布の外観検査システム
      3. 油圧部品の外観検査システム
      4. 金属チェーンの外観検査システム
      5. レンガの外観検査システム
    2. AI外観検査プロジェクトのはじめ方
      1. AI外観検査の進め方・概念実証 (PoC)
      2. 機械学習を意識した画像データの撮影
      3. 学習が難しい画像
      4. 学習しやすい画像のための前処理
    3. 学習データの量と質の課題
      1. 学習データの準備にかかる負荷
        • 画像の収集
        • ラベルの付与
      2. 学習データはどの程度必要か
      3. 外観検査における学習データ不均衡の問題
      4. 学習データの拡張、生成AIの活用
      5. ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
    4. 識別根拠の課題と品質保証への対応
      1. Deep Learningは内部分析が困難
      2. 説明可能人工知能 (XAI)
      3. Grad – CAMによる注目領域確認
      4. 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
    5. AI外観検査システム導入の進め方まとめ
      1. 外部資金の獲得
      2. 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
      3. 撮影方法の検討
      4. 撮影装置の導入とデータ収集からPoC
      5. 初期判定モデルを作成し、プロトタイプとして導入
      6. モデル改良と精度検証の繰り返し
      7. 本格運用開始後の維持管理
      8. 外観検査プロジェクトを成功させるために
    6. 質疑応答
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    講師

    • 森本 雅和 氏
      兵庫県立大学 大学院 工学研究科
      准教授
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    主催

    サイエンス＆テクノロジー 株式会社
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    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
    : 34,400円 (税別) / 37,840円 (税込)
    複数名
    : 22,500円 (税別) / 24,750円 (税込)

    複数名受講割引

    • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
      • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,400円(税別) / 37,840円(税込)
      • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
      • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
    • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
    • 請求書は、代表者にご送付いたします。
    • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
      申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
    • 他の割引は併用できません。
    • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

    アカデミー割引

    教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

    • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
    • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
    • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

    オンデマンドセミナーの留意点

    • 申込み後、すぐに視聴可能なため、本セミナーのキャンセルは承りかねます。 予めご了承ください。
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    • 3営業日後までに、メールをお送りいたします。
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