開催主旨

品質を市場が流れてしまう「不良流出」。モノづくり企業にとっては最も避けたい事故です。

「不良流出ゼロ」を徹底すべく、熟練の検査員による目視検査を徹底している企業も少なくありません。

しかしながら、検査員のレベルに依存する目視検査は、年々深刻化する人手不足により、将来的な「検査員の確保・レベルの維持」が難しくなりつつあります。「人に依存しないAIによる外観検査の自動化」に取り組んでいかねば、「不良流出」リスクは今後高まることでしょう。

さて、「AIによる自動外観検査のメリット」は、まず第一にヒト・検査員に依存しないこと、さらには検査品質の均一化、ヒューマンエラーの防止など、従来の目視検査では実現が難しかった点を改善できる可能性があります。

ここで皆さんが実際に気になっているのは、

「自社の個別の事情をＡＩによる外観自動検査体制に置き換え、実際に不良流出を止められるのか？」

という一点に尽きると思います。

「ものづくり」の現場において、検査対象やキズ・欠陥の種類は多岐に渡り、「おびただしい数の個別課題」が存在します。これに対して技術者・研究者は、一品一様開発での各個撃破を繰り返し、目視検査の自動化は目覚ましい発展を遂げています。当然の結果として見えてくるのは、『個別事例』に特化した原理・開発方法論です。

本講座では、産学連携プロジェクトへの参画経験における、単なるAＩ外観検査の理論紹介ではなく「外観検査・目視検査の画像処理技術応用」による個々の条件・現場での検査自動化への【最新】の取り組みについて解説します。さらに、年々技術革新が進んでいる、いわゆるAI技術の外観画像検査への応用についても最新の事例をとりあげます。

本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。

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