画像分類 – セミナーゲート（化学）

セミナー概要 セミナーのテーマ 外観検査システムの構築 Pythonによる外観検査ソフトウェア開発 異常検知AIの活用 こんな方におすすめです 製造業で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 外観検査システムの全体像を理解したい方 外観検査・異常検知の自動化の進め方 ～画像データ取得からAIを活用した検査システムの構築まで～ 外観検査のデジタル化・自動化を応援する１講生成AIを活用したソフトウェア構築法や、受講者が試してみることができるPythonのソースコードも提供予定正常品のみを学習する異常検知AIも紹介します 講師 新潟県工業技術総合研究所 技術統括センター 専門研究員 木嶋 祐太 氏 【専門】情報工学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」 R6 「県内企業におけるデータサイエンスの実践と人材育成の調査」 セミナー趣旨、ポイント 近年、AIを活用した外観検査システムの導入が進んでいる。本講座では、外観検査システムの全体像を理解するために、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。特に外観検査ソフトウェアに焦点を当て、画像処理、機械学習、ディープラーニングといった技術を順を追って詳しく説明する。また、研修のデモでは、生成AIを活用した外観検査ソフトウェアの構築方法を紹介する。さらに、現場からの要望が多い正常品のみを学習する異常検知AIについても取り上げる。 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。 こんな方におすすめ ・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 得られる知識 ・外観検査システム作成方法・撮影環境の作成方法・生成AIを活用した外観検査ソフトウェアの作成方法・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 プログラム １．外観検査デジタル化・自動化のポイント 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用ライブラリPytorch 3.3 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 □質疑応答□