いまからでも遅くない外観検査〜ワークフロー概説と最新アルゴリズム適用例

概要

本セミナーでは、外観検査に関するワークフローと学習パスをご紹介するとともに、最新のアルゴリズムの適用例について解説します。これから外観検査をされる方から、新しいアルゴリズムを取り入れたい方まで、奮って参加ください。

DXの流れから、製造や検査へのAI適用は重要なテーマとなっています。外観検査に関するセミナーやWebinarが数多くおこなわれてきた一方、これから外観検査を始める方には学習パスがわかりにくくなってきています。本セミナーの前半では、AIを活用する場合の外観検査のワークフローを概説したのち、各ステップでご活用いただけるWebinarを紹介いたします。

セミナー後半では、最新アルゴリズムとしてPatchCoreという手法を取り上げて原理と適用例を紹介します。

AI開発においてデータの充実は重要ですが、異常データを十分に揃えることは現実的ではありません。最新の研究成果の中には、正常データのみを学習して異常を検知できる手法も数多く存在しますが、これら手法の中で、PatchCoreはニューラルネットの学習すらも不要で誰でもすぐに試せるという利点があります。

最後に、しきい値決定や性能検証を効率化できる、外観検査のためのMATLAB新機能についてもご紹介します。

講演者について

菱田　寛之（ひしだ　ひろゆき）　MathWorks シニアアプリケーションエンジニア　

X線CT画像解析を専門に博士学位取得。2012年から重工業にてジェットエンジンの非破壊検査の研究開発から量産適用、および、複合材開発に従事。2019年に MathWorks Japan に入社。以来、アプリケーションエンジニアとして医療関連領域を中心に、画像・信号処理、機械学習、データ解析を担当。近年は医学の研究サポートに領域を拡げている。 

代表作：「手ぶらでAI体験」Vol 1：自前の画像データを用いた分類学習ハンズオン

草野　駿一（くさの　しゅんいち）　MathWorks シニアアプリケーションエンジニア　

電波によるリモートセンシングおよびリモートセンシング画像解析を専門に博士学位取得。2013年から航空測量会社にて衛星リモートセンシング画像解析、技術開発に従事。2019年に MathWorks Japan に入社。以来、アプリケーションエンジニアとして主に画像・信号処理、ディープラーニング、レーダ領域を担当。近年は自律ロボティクスに技術領域を拡げている。 

代表作：LiDAR点群処理の2大ワークフロー攻略 ～オブジェクトトラッキングとSLAM～