tech-seminar.jp

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、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。

本セミナーでは、触覚に着目した製品開発に必要な触覚・触感のメカニズムから、商品開発へ落とし込む時に必要となる官能評価法や物性値への結びつけ、更には定量化技術の最新動向や、自動車・情報機器用材料・スポンジや樹脂材料への応用事例までを解説いたします。

本セミナーでは、AI画像認識プロジェクトの進め方、画像情報の集め方、品質保証への対応、具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について、製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ、実践的にわかりやすく解説いたします。

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、脳の計測方法の基礎から、無意識情報の可視化技術と実現するためのウェアラブル脳波計について解説いたします。

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

本セミナーでは、自律走行や拡張現実感 (AR) などの基盤技術として用いられるVisual SLAMについて、基礎から実装法まで解説いたします。
3次元的な自己位置推定・マッピング処理を対象としたコンピュータビジョン技術を初歩から概説いたします。
カメラの投影モデルや特徴点トラッキングなどの基礎技術から、古くから研究がなされてきたオフライン型structure from motion (SfM) 、 Hololens、ARCore、ARKitなどにも用いられるオンライン型visual SLAMの枠組みに至るまでを理解できることを目的とします。