開催主旨

　近年、画像検査の分野では、従来から取り組まれている「構造的異常検知」に加え、「論理的異常検知」が注目を集めています。
　論理的異常検知は、キズや汚れといった構造的な異常検知とは異なり、画像内のオブジェクトの存在、配置、数量、相互関係など、より高レベルな意味的・論理的な異常を判定する技術です。AIを駆使した画期的な手法が次々と提案されており、この分野は大きなトレンドになっています。本手法の適用により、部品の欠損、誤った配置、個数の不一致、色の組み合わせの間違いといった異常の検知に応用されることが期待されています。
　また、構造的異常検知はキズや汚れといった視覚的な欠陥を扱いますが、近年はさまざまな画像生成モデルで人工的な異常画像を生成したり、正常画像のみを用いる検査方式が開発されたりするなど、その性能は日進月歩で向上しています。さらに、言語モデルを用いた異常検知も発展しており、例えば、構造的異常検知モデルがNG判定を出した後、その検出結果を言語モデルに入力することで、異常内容を自然言語で説明させるといった新たな展開も期待されています。
　本講座では、まず構造的異常検知と論理的異常検知それぞれの特徴を整理し、その世界的な技術動向や期待される応用例を解説します。また、これらの技術を実際に現場で活用する際に役立つ、画像撮影方法、対象物の位置合わせ技術、検査性能の評価指標、公開データセットなども併せてご紹介します。
　本講座を通じて、世界的に注目されている論理的異常検知と構造的異常検知の基礎と最新動向を掴みましょう。

　本セミナーは、オンライン配信ツールZoomを用いて実施します。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。