AI画像認識プロジェクトの進め方,画像情報の集め方,品質保証への対応,具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見について,製造現場での導入実績やAI外観検査の実例を踏まえ,実践的にわかりやすく解説する特別セミナー！！
- 講師
兵庫県立大学 大学院工学研究科 准教授 博士（工学）森本 雅和 先生
- 日時
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
- （消費税等込み）1名：44,000円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名：38,500円
- テキスト
受講概要
受講形式 WEB受講のみ ※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。 テキスト PDF資料（受講料に含む） 受講対象 AI外観検査システムの導入を検討している製造業技術者など 経験不問 予備知識 特に必要ありません。 習得知識 １）AI画像認識プロジェクトの進め方について基礎知識 ２）具体的なAI画像認識システムの開発例に関する知見 など 講師の言葉 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。
プログラム
１．AI画像認識システムの実例 1-1 パン識別システム「BakeryScan」 ・BakeryScanのシステム構成／②画像からの特徴量抽出／③パン識別にかかる課題／④現場導入時の課題／⑤BakeryScanのアルゴリズムの改良 1-2 不織布画像検査システム 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 1-3 金属チェーン画像検査システム ・チェーンの外観検査／②チェーン画像検査システムの構成と特徴／③良品学習による異常検知 1-4 油圧部品の自動外観検査システム ①外観検査の課題／②画像撮影方法の検討／③One Class SVM（OCSVM）による良品学習／④OCSVMの課題／⑤VAEによる異常検出／⑥誤検出率の改善 1-5 耐火レンガの外観検査システム ①レンガの外観検査／②構築した選別検査システムの概要／③照明を変化させた撮影／④寸法計測／⑤凹凸判定／⑥欠陥検出 2．AI外観検査のはじめ方と機械学習を意識した画像 2-1 AI外観検査の進め方 ・AI画像検査の利点・欠点／②評価基準の明確化／③PoC：概念実証／④目標精度の設定 2-2 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／②「わかりやすい」画像の撮影／③画像撮影時の注意 2-3 学習が難しい画像 ・背景による誤認識／②学習データの偏り 2-4 学習しやすい画像のための前処理 ①前処理としての画像処理／②画像の「標準化」・「白色化」 3．学習データの量と質の課題 3-1 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） 3-2 学習データはどの程度必要か 3-3 学習データの不均衡の問題と対策 3-4 学習データの拡張（Data Augmentation）と注意点 3-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応 4．識別根拠の課題と品質保証への対応 4-1 Deep Learningは内部分析が困難 4-2 説明可能性・解釈性（XAI）に関する技術 4-3 Deep Learningが着目しているところ（Grad-CAM） 5．AI画像認識システム導入の進め方（「2」の事例をもとに） 5-1 要求定義の取りまとめ 5-2 AI機能の選定 5-3 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） 5-4 学習データの準備 5-5 概念実証(PoC) 5-6 ラインでの実運用 5-7 運用による精度向上(MLOps) 質疑・応答
講師紹介
略歴
1998年 大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻博士後期課程終了（博士（工学））
1998年4月 姫路工業大学工学部 助手
2004年 兵庫県立大学 助手
2014年 兵庫県立大学大学院工学研究科 准教授（現職）
所属学会
IEEE，電子情報通信学会，映像情報メディア学会