【中止】AI外観検査導入のためのポイント

セミナー趣旨

  　ここ数年、AI（Artificial Intelligence、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、脳の働きからヒントを得た学習手法である「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。学習データ（画像データ）の前処理（データクレンジング）にかかる負担や良品・不良品データの不均衡など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。さらには、導入後の運用を通じての精度向上のための考え方にも触れます。　　

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　国内外のAI画像認識の最新事例
　　1.2　AI画像認識システムの利点・欠点
　　1.3　AI画像認識システム導入時の留意点

　2　AI画像認識システムの実例
　　2.1　パン識別システム「BakeryScan」
　　　?BakeryScanのシステム構成／?画像からの特徴量抽出／?パン識別にかかる課題／?現場導入時の課題／?BakeryScanのアルゴリズムの改良
　　2.2　不織布画像検査システム
　　　?不織布の異物検査／?既存の画像検査システムの課題／?不織布画像検査システムの構成と特徴／?機械学習による異物判別
　　2.3　金属チェーン画像検査システム
　　　?チェーンの外観検査／?チェーン画像検査システムの構成と特徴／?良品学習による異常検知
　　2.4　油圧部品の自動外観検査システム
　　　?外観検査の課題／?画像撮影方法の検討／?One Class SVM（OCSVM）による良品学習／?OCSVMの課題／?VAEによる異常検出／?誤検出率の改善

　3　AI外観検査のはじめ方と機械学習を意識した画像

　　3.1　AI外観検査の進め方
　　　?評価基準の明確化／?「わかりやすい」画像の撮影／?PoC：概念実証
　　3.2　機械学習を意識した画像データ（学習データ）の準備
　　　?画像データの取得／?画像撮影時の注意
　　3.3　学習が難しい画像
　　　?背景による誤認識／?学習データの偏り
　　3.4　学習しやすい画像のための前処理
　　　?前処理としての画像処理／?画像の「標準化」・「白色化」

　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　学習データの不均衡の問題と対策
　　4.4　学習データの拡張（Data Augmentation）と注意点
　　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（「2」の事例をもとに）
　　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（産学連携助成の活用等）
　　6.4　学習データの準備
　　6.5　概念実証（PoC）
　　6.6　ラインでの実運用
　　6.7　運用による精度向上（MLOps）

セミナー講師

森本　雅和（もりもと　まさかず）　　氏　 　　　

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））

 ＜略歴、等＞ 　

　1998年3月　大阪大学大学院　工学研究科　通信工学専攻　博士後期課程修了
　1998年4月〜2004年3月　姫路工業大学　工学部　助手
　2004年4月〜2014年9月　兵庫県立大学大学院　工学研究科　助手・助教
　2014年10月〜　兵庫県立大学 大学院 工学研究科 准教授
　2019年4月〜　兵庫県立大学　先端医工学研究センター　副センター長
　2019年4月〜　兵庫県立大学　人工知能研究教育センター　兼務
　　現在に至る

　画像認識に関する研究に従事。世界初のパン画像認識レジシステム「BakeryScan」を開発。他にも様々な 画像認識システムを開発している。
　専門は、動画像処理、三次元画像処理、無線通信など

セミナー受講料

お1人様受講の場合　49,500円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）
 
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

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• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
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