本セミナーは、ビデオ会議ツール「Zoom」を使って、当日ライブ配信します。
※開催後の見逃し配信はございません。

受講申し込みは、8月23日(月)午前0時に締め切らせていただきます。

セミナー紹介

 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、画像認識を中心に様々な実用例が報告されています。

 製造現場でも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散見されます。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します。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。


受講効果

 チェック中小製造現場で導入実績をあげた講師による、手がけたAI外観検査の取り組みを理解します。
 チェック活動事例を通じて、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学びます。
 チェックAI導入後の運用を通じての精度向上のための考え方を学びます。


■視聴にあたって
  1. ライブ配信当日の視聴に必要なURLと、登録、ログイン方法につきましては、配信前日までにメールにてご案内します。URLはセミナーに参加する方のみ利用可能とし、再配布を禁止します。
  2. 受講者は、動画を録画・キャプチャーすること、SNSなどへのアップも禁止します。
    もし、発見した場合、事務局は削除を要求できることとします。
  3. セミナーの内容や受講者の個人情報などはセミナー内のみとし、口外しないでください。
  4. システムトラブルなどにより、画像・音声に乱れが生じた場合も再送信や返金はできませんので、予めご了承ください。 なお、音声、画像は受講者でご調整ください。また、サービス利用にあたってのサポートは致しかねます。
  5. 配信中、異常と思われる接続を発見した場合、予告なく切断することがあります。
  6. Zoomの接続環境は【パソコン、有線またはWi-Fiのインターネット環境】推奨です。
なお、「Zoom」上では、個人情報は一切取得いたしません。開催時間中にURLにアクセスいただくと受講可能です。

開催概要

セミナー名 Zoomを使ったWeb配信セミナー
画像検査のAI活用事例と画像データ収集のポイント
日時 2021年 8月 25日(水) 13:00~17:00
会場 オンライン開催
Webセミナープラットフォーム「Zoom」で配信するセミナーです
受講料

38,000円(税込み)

※上記は1名様の料金です。複数名での共有は禁止させていただきます。

定員 60名
※最少開催人数(15名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
主催 日経クロステック、日経エレクトロニクス

講師紹介

森本 雅和(もりもと まさかず)

兵庫県立大学 工学部・大学院工学研究科 准教授

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

プログラム (13:00~17:00)

1.人工知能概論

  • 1-1 機械学習と深層学習
  • 1-2 代表的な深層学習モデル
  • ①多層パーセプトロン/②CNN:畳み込みニューラルネットワーク/③AutoEncoder/④GAN:敵対的生成ネットワーク

2.AI画像認識システムの動向と導入基礎

  • 2-1 国内外のAI画像認識の最新事例
  • 2-2 AI画像認識システムのメリット
  • 2-3 AI画像認識システム導入時の留意点
  • 2-4 機械学習と深層学習のハイブリッドシステム開発

3.AI画像認識システムの実例

  • 3-1 パン識別システム「BakeryScan」
    • ①BakeryScanのシステム構成/②BakeryScan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/⑤BakeryScan模倣品との比較/⑥応用展開
  • 3-2 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
  • 3-3 金属チェーン画像外観検査システム
    • ①金属チェーンの異常検査/②チェーン外観検査システムの構成と特徴/③良品学習による異常検知
  • 3-4 油圧部品の自動外観検査システム
    • ①外観検査の課題/②正常・異常判別と機械学習による2クラス分類/③AIの限界とデータセットの不均衡/④ONE Class SVM(OCSVM)による良品学習/⑤OCSVM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/⑦VAEによる傷検出と誤検出の改善

4.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収集

  • 4-1 AI外観検査の進め方
    • ①外観検査項目の網羅と分類/②PoC:概念実証
  • 4-2 機械学習を意識した画像データ(学習データ)の収集
  • 4-3 学習が難しい画像
    • ①撮影環境や条件のばらつき/②NG・OKの差異がわかりにくい/③キズなど一方向からでは見づらい/④背景による誤認識
  • 4-4 学習しやすい画像のための前処理
    • ①画像のノイズ・歪みなどを取り除く/②明るさや色合いを調整・標準化・白色化③画像処理・機械学習による前処理

5.学習データの量と質の課題

  • 5-1 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)
  • 5-2 学習データはどの程度必要か
  • 5-3 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)
  • 5-4 学習データの拡張(Data Augmentation)と注意点
  • 5-5 ラベル付き公開データセットと転移学習による対応

6.識別根拠の課題と品質保証への対応

  • 6-1 Deep Learningは内部分析が困難
  • 6-2 説明可能性・解釈性(XAI)に関する技術
  • 6-3 Deep Learningが着目しているところ(Grad-CAM)

7.まとめ AI画像検査システム導入の進め方

  • 7-1 要求定義の取りまとめ
  • 7-2 AI機能の選定
  • 7-3 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)
  • 7-4 学習データの準備
  • 7-5 概念実証(PoC)
  • 7-6 ラインでの実運用
  • 7-7 運用による精度向上
  • 7-8 参考資料紹介
※プログラム内容・講師は予告なく変更になることがあります。予めご了承ください。
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