AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点

セミナー趣旨

　ここ数年、AI（人工知能）の応用が急速に進展しています。劇的な認識率の向上をもたらしAI分野を発展させたのが、「Deep Learning（深層学習）」のアルゴリズムであり、実装が容易なライブラリの登場により、画像認識を中心に利用例が報告されています。
　かたや、製造現場ではAI外観検査（画像識別）を中心に導入プロジェクトが立ち上がっていますが、狙った識別精度が得られず、導入に至らない例が聞かれます。画像データの前処理にかかる負担や良品・不良品データの不均衡がおもな原因にあげられます。また、特にDeep Learningでは識別にかかる根拠がわかりにくく、品質保証の観点から導入を見送る現場も多いです。
　そこで、本講座は中小製造現場でいくつかの導入実績をあげた講師が、自身が手がけたAI外観検査の取り組みを紹介。活動事例を通じて、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を解説します。

受講対象・レベル

・AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方、着手し始めた方

必要な予備知識

特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします

習得できる知識

・AI画像認識技術の基礎・原理
・AI画像認識システム導入の進め方
・画像取得の際の留意点

セミナープログラム

1．AI画像認識システムの動向と導入基礎
　1-1 AI画像認識の基礎
　1-2 国内外のAI画像認識の最新事例
　1-3 AI画像認識システムのメリット
　1-4 AI画像認識システム導入時の留意点
　1-5「機械学習」と「深層学習」の選択

2．AI画像認識システムの各種実例
　2-1 パン識別システム「BakeryScan」の特徴と実際
　　(1) BakeryScanのシステム構成
　　(2) BakeryScanの画像処理（特徴量の抽出方法等）
　　(3) パン識別にかかる課題
　　(4) 現場導入時の課題
　　(5) BakeryScanのアルゴリズムの改良
　2-2 不織布画像検査システムの特徴と実際
　　(1) 不織布の異物検査
　　(2) 既存の画像検査システムの課題
　　(3) 不織布画像検査システムの構成と特徴
　　(4) 機械学習による異物判別
　2-3 油圧部品についての自動外観検査システムの特徴と実際
　　(1) 外観検査の課題
　　(2) 正常・異常判別と機械学習による2クラス分類
　　(3) AIの限界とデータセットの不均衡
　　(4) ONE Class SVM（OCSVM）による良品学習
　　(5) OCSVMの課題とVAEによる異常検出
　　(6) 導入した外観検査システムとロボットのハンドカメラによる撮像
　　(7) VAEによる傷検出と誤検出の改善

3．AI外観検査のはじめ方と機械学習を意識した画像データ準備・前処理
　3-1 AI外観検査の進め方
　　(1) 検査項目の網羅と評価基準の明確化
　　(2) 試作開発の前段階における概念実証（PoC）
　3-2 機械学習を意識した画像データ（学習データ）の準備
　　(1) 画像撮影時の注意点
　　(2) オススメのPoC用撮影環境
　3-3 学習が難しい画像
　　(1) 撮影環境や条件のばらつき
　　(2) 背景によるご認識の例
　3-4 学習しやすい画像のための前処理

4．学習データの量と質の課題
　4-1 学習データの準備にかかる負荷（画像の収集、ラベルの付与）
　4-2 学習データはどの程度必要か
　4-3 外観検査における学習データの質の課題（データの不均衡）
　4-4 学習データの拡張（Data Augmentation）
　4-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応

5．識別根拠の課題と品質保証への対応
　5-1 Deep Learningは内部分析が困難
　5-2 説明可能性・解釈性（XAI）に関する技術
　5-3 Deep Learningが着目しているところ（Grad-CAM）

6．AI画像認識システム導入の進め方
　6-1 要求定義の取りまとめ
　6-2 AI機能の選定
　6-3 社内教育とプロジェクトの立ち上げ方（産学連携助成の活用等）
　6-4 学習データの準備とその留意点
　6-5 概念実証(PoC)の特徴・考え方・進め方
　6-6 ラインでの実運用
　6-7 運用による精度向上

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セミナー講師

兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士（工学）森本 雅和 氏

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
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