セミナー

実用レベルの【打音検査へのAI活用法】を解説
【事例で学ぶ】
製造ラインの製品の打音検査におけるAI活用方法と装置化

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開催主旨

 コンクリート建造物などの打音検査などにAIを活用する例は報告され始めています。一方、製造ラインに直結した全製品の打音検査にAIを適用して、実用レベルの性能を達成する例に関する報告は未だありません。本講座では、自動車部品の全数検査において、1製品の打音検査を数秒以内に完了させる問題にAIを活用し、実用レベルの検査精度を達成するまでの方法とAIを含む検査装置の開発に関して解説します。高速な打音検査を達成するためにAIのひとつであるサポートベクターマシンを使用し、装置化ではワンボードマイコンとパソコンを核としています。AIの活用方法として、高品質な打音を採取する方法とサポートベクターマシンを適用する際のデータの加工方法を、装置化として、ワンボードマイコンとパソコンの処理分担、打撃用ハンマおよび打音収集システムの開発をそれぞれ説明します。
 AI(機械学習)は、まず使ってみることが重要です。実用レベルの性能を達成することはそう簡単ではありません。打音の採取は非常に難しく、一瞬の打音そのものを正確に録音して切り取ること、適切な信号処理を行うこと、AIを活用する際のアルゴリズムの選定と打音の特徴量を正確に抽出して利用すること、いずれも多大なノウハウが必要であり、それらはほとんど公開されていません。本講座では、講師が試行錯誤で得てきたノウハウを全て公開するので、現場で実用レベルの性能を達成してください。

【受講対象者・レベルなど】
AIを打音検査に活用したい人、
AIの実用性能を確保するためには何が必要かを知りたい人、
AIを適用したがうまく行かなかった人、
実際にAIができること、できないことを知りたい人 
※AIに関して初心者でも受講可能

【習得できる知識など】
 打音検査は、外観検査等に比べると、ばらつきの小さい高品質な打音自体の採取が非常に困難です。講師は、打音のサンプリング、信号処理、AIのひとつであるサポートベクターマシンを適用する際の種々の問題解決を約3年間行ってきました。さらに検査過程全体を定められた時間以内に終了させるための処理の設計と装置化を試行錯誤により実現しました。大学レベルの知識と、我々が実問題に対してどこで失敗し、どう解決してきたかを習得していただき、今後、実際に打音検査にAIを活用できることを目的とします。

概要

日時 2019年 11月 15日(金) 10:00~17:00
(9:30 受付開始 休憩12:30~13:30)
会場 日刊工業新聞社 大阪支社 セミナー会場
※会場には受講者用の駐車場が有りません。必ず最寄りの公共交通機関でご来場ください。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
受講料 44,000円(資料含む、消費税込)
※同時複数人数お申し込みの場合2人目から39,600円
※振込手数料は貴社でご負担願います。
※受講料は銀行振込で受講票及び請求書が到着次第、原則として開催日1週間前までにお支払いください。
  なお、キャンセルにつきましては開催日1週間前までの受付とさせて頂きます。
  1週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。
主催 日刊工業新聞社
お申込について ※弊社プライバシーポリシー(個人情報保護方針)をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。
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お問い合わせ先 日刊工業新聞社 総合事業局
教育事業部 技術セミナー係
TEL: 03-5644-7222
FAX: 03-5644-7215
E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp
TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30

講師

白石 洋一 氏

会場アクセス

日刊工業新聞社 大阪支社
セミナールーム
大阪市中央区北浜東2-16
セミナー会場案内図

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プログラム

1.人工知能とは何か
1.1 人工知能の概要
  ・人工知能研究開発の歴史
  ・人工知能アルゴリズム
1.2 機械学習とサポートベクターマシン
  ・教師あり学習,教師無し学習,トレイニングと推論
  ・サポートベクターマシンアルゴリズムと特徴
  ・サポートベクターマシンはディープラーニングと正反対
2.打音検査に対するサポートベクターマシンの適用
2.1 自動車部品の打音検査問題
  ・打音検査問題の概要
  ・リアルタイム処理:1部品の打音検査時間の上限
2.2 打音採取と打音に対する前処理
  ・マイコンを用いた打音採取の方法
  ・打音採取における課題とサンプリング方法
  ・フーリエ変換による打音のスペクトル分布
2.3 サポートベクターマシンのトレーニング
  ・トレーニングのためのデータ加工
  ・トレーニングによって得られるモデル
2.4 不良品打音データの増大と特徴量の有効利用
  ・不均衡データの取り扱い方
  ・非常に有効なスペクトル値の変換方法、これで実用化の見通し
2.5 実験評価結果
  ・実際の自動車部品を対象とした実験
  ・不良品の検出率の評価,検出率100%と歩留まりのトレードオフ
3.打音検査の装置化
3.1 打音検査装置の概要
  ・プログラマブルロジックコントローラをもとにした打音検査装置の設計
  ・最重要な打音ハンマ設計開発
  ・現在の開発コスト
3.2 打音取得から検査終了まで
  ・検査の全工程
  ・各工程のハード/ソフト実装方法
3.3 運用上の課題
  ・打音取得の難しさ
  ・検査装置の時間変化による劣化
3.4 最新の運用状況
  ・教師無し学習アルゴリズムの適用
  ・現場での運用状況と課題
4.まとめ

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