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本セミナーでは、外観検査AIの基礎となる異常検知の考え方から解説し、学習データを用いないZero-shot手法、少量データで高性能を狙うFew-shot手法、数十枚程度の画像から構築できる最新の高性能検査AIまでを体系的に解説いたします。
各手法の特性や適した現場、導入の進め方やつまずきやすいポイントを具体例とともに示して解説いたします。

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。

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。

本セミナーでは、まず各社の従来のADASセンサの特性と、レベル3以上向けに発表されている最新の自動運転センサの動向を紹介いたします。
その上で、従来のセンサ技術とLiDAR技術について詳しく解説し、これらのセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用までを分かりやすく説明いたします。

本セミナーでは、ライトフィールドの基本的な考え方から、理論的背景、解析方法、最新技術動向まで詳解いたします。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、光学系を用いた画像の撮影に関する技術から、画像認識技術の概要、一般的な画像認識処理フロー、評価方法、ディープラーニングの基礎、様々な画像認識アルゴリズム、また外観検査などへの応用に関して解説いたします。

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、まず各社の従来のADASセンサの特性と、レベル3以上向けに発表されている最新の自動運転センサの動向を紹介いたします。
その上で、従来のセンサ技術とLiDAR技術について詳しく解説し、これらのセンサを組み合わせるセンサフュージョン技術の基礎から応用までを分かりやすく説明いたします。

本セミナーでは、製造DX推進時代において、さらに重要性を増す品質管理システムの構築について、検査と品質保証の概要から、目視検査と自動検査の違い、検査結果の効果的活用法、さらには外観検査に使われている技術要素と運用ノウハウについて分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。