（12/9）外観検査とAIの技術動向～検査の自動化と外観における品質管理手法～

株式会社MENOU 取締役 津田 真吾 氏

セミナーポイント

■はじめに
　大規模言語モデルを中心にAIが業務を変え続けています。ものづくりの現場において、もっとも自動化できる一方で、AI導入が遅れているのが検査工程です。画像検査技術の進化および導入を妨げる要因、さらには外観検査における品質管理手法までをご紹介します。

■ご講演中のキーワード：
・ AI
・ ディープラーニング
・ 外観検査
・ 画像検査
・ 品質管理

■受講対象者：
・ 製造業の品質管理、製造技術、工程設計の責任者
・ 外観検査を自動化したい責任者・担当者
・ 低価格でAI検査を導入したい方
・ 工場の効率化や品質向上に取り組んでいる方
・ 本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■本セミナーで習得できること：
・AIによる外観検査の技術動向
・外観検査を自動化する上での注意点
・品質管理への応用と展開

セミナー内容

1. 製造業における外観検査・目視検査の位置づけ

2. 検査装置の問題
a） 画像検査装置の構造
b） 画像取得
c） 学習
d） 装置化

3. AI外観検査の動向
a） 外観検査システムの種類
b） 外観検査システムの限界

4. 外観検査と品質
a） 品質管理とは
b） 品質管理は外観検査で行われていない

5. AIデータの特徴と利活用
a） 現状の品質情報
b） 画像データの特徴
c） 利活用の例

出典：株式会社情報機構（https://johokiko.co.jp/seminar_chemical/AG2612D6.php）。掲載は情報機構との提携によります。