～Pythonを用いた外観検査AIの作成～
★外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説します！
こちらは 7/10実施WEBセミナー のアーカイブ（録画）配信です。
R&D支援センターウェビナーのご案内
配信開始日：2024年7月12日（金）
配信終了日：2024年7月31日（水）
参 加 費：55,000円（税込）
備 考
・こちらは 7/10実施WEBセミナー のアーカイブ（録画）配信です。
・配信開始日以降に、セミナー資料（PDF）と動画のURLをメールでお送りします。セミナー資料の無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
お申し込み受付中
申込方法
下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
| FAX申込用紙PDF |
講 師
新潟県工業技術総合研究所 下越技術支援センター 主任研究員 木嶋 祐太 氏
＜ご専門・資格＞
情報工学、基本情報技術者、ソフトウェア開発技術者
＜ご活躍＞
新潟県の公設試験研究機関である新潟県工業技術総合研究所に在籍し、外観検査、ソフトウェアに関連した県内企業との共同研究等に従事。
R2 「AIを活用した金属製品の外観確認の自働化」
R3 「AIを用いた1液潤滑剤塗布検出装置の開発」
R3 「ディープラーニングを利用したバラ積み部品のピッキングシステムの開発」
R3 「ディープラーニングを用いた外観検査の精度向上～正常品のみの学習による判別方法の評価～」
R4 「多関節ロボット2台を用いた協調制御による複雑作業の自動化」
R5 「セマンティックセグメンテーションを用いた排水処理場の状態評価」
受講対象・レベル
・製造業等でこれから外観検査のデジタル化・自動化に取り組みたい方
・AIを用いた外観検査ソフトウェア作成に興味がある方
習得できる知識
・外観検査システム作成方法
・撮影環境の作成方法
・Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成方法
・PytorchによるディープラーニングAIの作成方法
・異常検知AIに関する知識
趣 旨
近年活用が進んでいるAIを用いた外観検査システムを作成するための知識を習得する講座である。
外観検査システム全体を理解するため、その構成要素である搬送装置、撮影環境、外観検査ソフトウェアについて解説する。外観検査ソフトウェアについてはさらに深掘りし、画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説していく。この際に比較的わかりやすいプログラミング言語であるPythonで作成したソフトウェアを動作させながら説明する。正常品と異常品を学習するAIだけでなく、現場から要望の多い正常品のみを学習する異常検知AIについても紹介する。
この講座を受けることで、AIを用いた外観検査システムの作成・評価ができるようになる。
プログラム
1-1．外観検査システム全体の構成
1-2．搬送装置の作成例
1-3．撮影環境(カメラ、照明)の作成方法
1-4. 寸法計測
1-5．外観検査ソフトウェアに必要な機能
1-6．システム全体の評価方法
2．Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
2-1．プログラミング言語Pythonの使い方
2-2．画像処理による正常、異常の判別
2-3．機械学習を用いた判別
3．ディープラーニングAIの作成
3-1．ディープラーニングの仕組み
3-2．ディープラーニングAIを用いた判別
4．AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
4-1．生成AIによるプログラムの生成
4-2．画像収集ソフトウェアによる画像の収集
4-3．実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4-4．異常検知AI(正常品のみを学習するAI)の紹介