セミナー

【ライブ配信&後日の録画視聴も可能】
メーカーへの問合せ前に導入の成否は決まる!

自社の現場と検査対象に合致した
画像検査システム導入のための「事前準備」の進め方

開催主旨

 外観検査の自動化、すなわち画像検査システム導入の必要性が叫ばれて久しいです。ところが、高い誤判定率や検出の見逃しなどに悩まれた結果、人による目視検査に依存する現場が多いです。また、長期間にわたり評価・検証を繰り返したすえに導入見送りとなった例も後を絶ちません。この解決のカギとなるのは「事前準備」です。ユーザー側が前段階で画像処理技術の理解を深め、実現性のある検査能力や省人化率により自動化工程設計をすることで失敗が回避できます。また、画像処理技術にかかる一定程度のリテラシーを事前に備えていれば、メーカー側からの提案の善し悪しを判断することができ、適正な予算内で導入に至ります。
 本講座は、導入プロジェクトの始動フェーズに焦点を当て、成功確率と検討速度を飛躍的にアップさせる具体的な方策を伝授します。検査対象の製品や欠陥の選定方法や画像処理技術の基礎を理解し、自社の現場に合致した検査装置の要求仕様が掴めます。また、代表的な画像処理システム(カメラなど)の特徴の解説を通じて、検査対象に適したシステムの選定につながります。さらには、講師が手がけた自動化例を紹介し、検査対象に合致したシステム構成も理解いただきます。
 画像検査システムの導入プロジェクトを立ち上げようとしている方はもちろん、過去に導入検討をしたものの要求仕様を決められなかった方、期待通りの導入効果が得られず、品質保証につながらなかった方、さらには、営業段階では「できます」と回答しておきながら導入後は「サポート外です」と、ベンダー側からの手のひら返しを経験された方の参加をお薦めします。
 なお、本講座の参加者には参加特典として、後日、無料相談の機会を提供します。オンラインにて1時間程度にわたり、貴社の導入プロジェクトに対し具体的なアドバイスが得られます。

 本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを使い、出演者自身も自宅から出演いただく形式の「Home to Home」(H2H)セミナーとなります。ご視聴方法(参加用URL等)はご登録くださいましたメールにお知らせいたします。ZOOMでの視聴が困難な方には別途、こちらの手順を参照のうえブラウザ上でご視聴ください。

概要

日時

2024年 5月 24日(金)13:0017:00

※開催当日12:00まで受付

受講料

39,600円(テキスト代、録画視聴、参加特典(後日の無料相談)、税込、1名分)
※振込手数料は貴社でご負担願います。開催決定後に受講料の請求書(PDF)をお知らせします。
※講座実施前の入金をお願いしておりますが、講座実施後の入金にも対応しています。

※当日の参加が難しい方は録画での参加も可能です。録画での参加を希望される方は、申込フォームの備考欄にその旨をご記載ください。

主催 日刊工業新聞社
協力 Pixelup
問い合わせ先 日刊工業新聞社 西日本支社 総合事業本部 セミナー係
TEL : 06-6946-3382
FAX : 06-6946-3389
E-mail : seminar-osaka@media.nikkan.co.jp

講師

佐藤 海智人 氏

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プログラム

1.画像検査システム導入の課題
1-1 なぜ画像検査システムの導入は失敗するのか?~よくある失敗例~
1-1-1 検出可能だが、誤判定率が高すぎる
1-1-2 長引いた評価の末に断念
1-1-3 手段ありき(最新AI外観検査を使ってみたい)
1-2 潜在的なユーザーの悩み
1-2-1 画像検査の仕組みが分からない
1-2-2 どのメーカーがいいのか?
1-2-3 画像検査システムのコストが高い
2.画像検査のリテラシーがあれば解決できる!
2-1 画像検査リテラシーとは
2-1-1 画像検査の勘どころ
2-1-2 仕様とコストのバランスを理解
2-1-3 各画像検査システム(カメラ)メーカーの特徴
2-2 画像検査リテラシーがあれば、最短安全ルートで進める
2-2-1 実現難易度を理解し、自動化工程設計ができる
2-2-2 メーカー(ベンダー)に言われるままではなく自社で判断・納得できる
2-2-3 リスクとコストの最適化を図れる
3.画像検査システム導入に先立つ「対象選定」の重要性
3-1 対象選定の目的:投資効果の見極めに直結する
3-2 対象選定における確認事項
3-2-1 検査対象製品の選定方法
3-2-2 検査対象欠陥の選定方法とアプローチの振り分け
3-3 事例で見る選定・選別のポイント
3-3-1 家電部品メーカー様(樹脂成型)
3-3-2 自動車部品メーカー様(金属加工)
3-3-3 サニタリーメーカー様(樹脂成形)
※汚れ・黒点、傷・打痕、印字検査などの検査および検出対象をもとに解説
3-4 画像検査の可否を目視で見分ける方法
4.画像検査システムの要素を理解する
4-1 検出に必要な要素を知る
4-1-1 照明の原理と本質
4-1-2 画像分解能の考え方
4-1-3 カメラの種類
4-1-4 前処理(検査を安定させるコツ)
①考え方:検出箇所をいかに周囲より目立たせるか/②明るさを一定化/③コントラストを強調/④繋げる/⑤ノイズを消す
4-1-5 検出アルゴリズム
① ブロブ解析/②傷検出モード
4-1-6 ルールベースとディープラーニングの違い
4-2 検出事例
5.画像検査システムの仕様検討の進め方
5-1 各画像処理メーカーの強み
5-2 スムーズな導入につながるメーカーへの問合せ方法とポイント
5-2-1 導入目的
5-2-2 タクトタイム
5-2-3 ワークの準備
①必要個数/②欠陥の示し方/③欠陥のレベル(程度)と限度ワーク/④現状の検査方法/⑤現状の検査員/⑥欠陥の優先順位と背景
5-3 自社工程にあったシステムの選び方
5-3-1 検査システムの種類
①新規および既存設備への取り付け/②専用自動検査装置/③半自動タイプ
5-3-2 段階的な自動化の進め方
6.プロジェクト推進の流れ
6-1 スケジュール
6-2 チーム編成
6-3 エライ人に梯子を外されず継続的に支援を得る
【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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