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画像処理の基本的な流れから，技術革新が進んでいる，AI技術の外観画像検査への応用事例まで，わかりやすく説明します！
| 講師： |
青木 公也 氏
中京大学 工学部教授 |
| 日時： |
2019年５月29日(水) 10：00〜17：00
１日集中講座
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| 受講料： |
42,000円（消費税込） |
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（テキストおよび昼食を含みます。） |
| 会場： |
新技術開発センター研修室
東京都千代田区一番町17-2 一番町ビル3F
TEL 03(5276)9033
地下鉄半蔵門線 半蔵門駅徒歩２分
地下鉄有楽町線 麹町駅徒歩５分
（受講券に地図を添付いたします）
会場地図 |
※録音・録画はご遠慮下さい。
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セミナーのお申込は買い物カゴには入らず直接お申込入力となります。
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●受講のおすすめ
「ものづくり」の現場において，検査対象やキズ・欠陥の種類は多岐に渡り，おびただしい数の個別課題が存在します。これに対して技術者・研究者は，一品一様開発での各個撃破を繰り返し，目視検査の自動化は目覚ましい発展を遂げてきました。当然の結果として見えてくるのは，個別事例に通貫した原理・開発方法論です。
本セミナーでは，産学連携プロジェクトへの参画経験における，外観検査・目視検査の画像処理技術応用による自動化への取り組みについて解説します。特に，近年その技術革新が進んでいる，いわゆるAI技術の外観画像検査への応用について詳しくとりあげます。
- 受講対象者
- 外観検査，目視検査の自動化を予定している企業のエンジニア
- 既に画像検査を導入しているが，機能していない企業のエンジニア
- 目視・外観検査の自動化システムの開発をしている企業エンジニア
- AI技術の導入を検討されている企業のエンジニア 等
●セミナープログラム
- １．外観検査・目視検査の自動化に際して
- 1.1 研究室の取り組み
- 1.2 今と昔で違うこと・同じこと
- 1.3 外観検査自動化の阻害要因
- 1.4 AI技術によって自動化は達成されるのか
- ２．検査画像処理の研究開発事例
- 2.1 AI技術の活用方法
- 2.2 画像検査ソフト開発支援システム
- 2.3 画像検査ソフトの自動生成システム
- 2.4 欠陥識別・分類における機械学習
- 2.5 人の視覚生理機構に学ぶ「傷の気付き」処理
- 2.6 深層学習のための学習データ準備
- ３．産学連携による課題解決
- 3.1 産学共同研究のはじめ方
- 3.2 外観検査自動化の学会
- ４．工場現場（技術部門）の導入時の注意事項
- ５．工場現場（検査部門）の活用の問題点と解決法
- ６．まとめ
- 6.1 画像検査工学
- 6.2 展望
- ◎ 質疑応答
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