★外観検査システムの基礎から画像処理、機械学習、ディープラーニングと順を追って作成に必要な技術について解説します!
【アーカイブ配信:7/28~7/31】の視聴を希望される方は、外観検査のデジタル化【アーカイブ配信】からお申し込み下さい。
1.外観検査デジタル化・自動化のポイント
1-1.外観検査システム全体の構成
1-2.搬送装置の作成例
1-3.撮影環境(カメラ、照明)の作成方法
1-4. 寸法計測
1-5.外観検査ソフトウェアに必要な機能
1-6.システム全体の評価方法
2.Pythonによる外観検査ソフトウェアの作成
2-1.プログラミング言語Pythonの使い方
2-2.画像処理による正常、異常の判別
2-3.機械学習を用いた判別
3.ディープラーニングAIの作成
3-1.ディープラーニングの仕組み
3-2.ディープラーニングAIを用いた判別
4.AIを用いた外観検査ソフトウェア作成デモ
4-1.生成AIによるプログラムの生成
4-2.画像収集ソフトウェアによる画像の収集
4-3.実機搭載用ソフトウェアによる検査の実行
4-4.異常検知AI(正常品のみを学習するAI)の紹介