セミナー

12/7(月)17:00受付締切!
【ライブ配信セミナー】
【事例で学ぶ】

製品の外観検査における
AI(ディープラーニング)実践的な活用方法
-AI活用上、最重要となる【トレーニング】について「どのデータを、どの程度の量使用すべきか」ノウハウを詳細に解説-

開催主旨

 2012年、画像認識におけるディープラーニングの大幅な性能向上が報告されて以来、人の認識機能を必要とする分野での実用性が報告されています。我々は、プレス加工されたプラスティック部品とプラスティック製品表面上の印刷に対する外観検査にAI(ディープライニング)を活用しています。AIの活用においては、トレーニング方法、すなわち、どのようなデータをどの程度の量、使用すべきかが重要です。特に、検査では不良品データが非常に少なく、画像を作成する必要があります。トレーニング方法については経験に基づくことがほとんどであり、本講座では、我々がこれまでに得たAIのトレーニング方法をもとに、AIの活用方法について解説いたします。
 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。ただし、トレーニングデータを何回か見直すことで性能向上を期待することができます。他方、現時点では、不良品の検出率を100%にするには、良品の歩留まりをある程度犠牲にせざるを得ません。講師が試行錯誤で得てきたノウハウを全て公開しますので、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を外観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
現在話題となっているAI、ディープラーニングとは何か、実際の外観検査問題に対してどのような手順でAIを活用すればよいか、うまく行かない場合にはどこを確認すればよいか等、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AIを活用できることを目的とします。

概要

日時 2020年 12月 10日(木) 10:00~13:00
(9:30 ログイン開始)
会場 WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。
※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。
ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。
受講料

お一人様:22,000円(資料含む、消費税込)

受講にあたり
開催決定後、受講票並び請求書をご郵送いたします。
申込者が最少催行人数に達していない講座の場合、開催を見送りとさせて頂くことがございます。(担当者より一週間前を目途にご連絡致します。)
受講料
セミナー開催日1週間前までに銀行振込にてお支払いください。
振込手数料は貴社でご負担願います。
キャンセルについて
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
申込締切日について 講座開催の3営業日前17:00〆切
※セミナーによって締切が異なる場合もございます。早めにお申込みください。
原則、資料を受講者の方へ郵送するため、お手元に届く猶予を頂いております。予めご了承ください。

【営業日】について
営業日は平日になります。 ※土曜/日曜/祝祭日は、休業日です。

(例)6/16(火)開催の場合、6/11(木)が締切日となります。
問合せ先 日刊工業新聞社 総合事業局
セミナー事業部 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

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プログラム

 1.人工知能とは何か
 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
   ・効果はある,いかに実用化するか
  1.2 機械学習とディープラーニング
   ・機械学習アルゴリズムの種類と特徴
   ・性能を左右するトレイニング
   ・機械学習ソフトウェア,製品版とフリー版
   ・ディープラーニング
   ・アンサンブル学習
  1.3 教師あり学習
   ・教師あり学習の概要
   ・教師あり学習の例
 2.ディープラーニングによる製品の外観検査検査:事例1
  2.1 畳み込みニューラルネットワーク
    ・畳み込みニューラルネットワークの概要
    ・畳み込みニューラルネットワークソフトウェア
  2.2 プレス加工によるプラスティック部品の欠陥検査問題
    ・対象とするプラスティック部品
    ・欠陥検査におけるいくつかの問題
  2.3 畳み込みニューラルネットワークの適用
    ・畳み込みニューラルネットワーク,YOLOの適用方法
    ・YOLOのトレーニング
  2.4 不良品画像合成によるトレーニングデータ増大
    ・コピー・ペーストによるトレーニングデータ増大方法
    ・トレーニングデータ増大のためのパラメータ調整
  2.5 実験評価結果
    ・実際の製品を対象とした画像の取得方法
    ・畳み込みニューラルネットワークに対するトレーニングの実際
    ・検出率と的中率,検査時間の評価
 3.ディープラーニングによる製品の外観検査
  3.1 プラスティックボトル表面上の印刷欠陥検査問題
    ・対象とするプラスティックボトル表面上の印刷
    ・欠陥検査におけるいくつかの問題
  3.2 畳み込みニューラルネットワークの適用
    ・畳み込みニューラルネットワーク,TensorFlowの適用方法
    ・Tensor Flowのインストール
  3.3 トレーニング方法
    ・トレーニングデータの作成とトレーニング
    ・Loss曲線とトレーニングの終了時期の見極め
  3.4 欠陥サイズの推定方法
    ・欠陥サイズ推定の必要性
    ・セグメンテーション手法
    ・対象に特化した簡易セグメンテーション方法
  3.5 実験評価結果
    ・実際の製品を対象とした欠陥の検出率
    ・欠陥サイズ推定の評価
    ・エッジAIデバイスによる画像処理の最新実験結果
 4.まとめ
   フリー版ディープラーニングでも実用になる
  ・トレイニングが最重要,ノウハウの固まり,トレイニングでの苦労が必要
  ・最初の性能は出発点,そこから実用レベルの性能にする
  ・エッジAIデバイスを検査装置に組込む
  ・今後は教師あり学習,教師なし学習,アンサンブル学習で実用化へ
  【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】
※必ずお読みください
(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします)

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