JavaScriptを有効にして再度、お越しください。おいては、生産ラインの各工程において様々な検査が行われています。熟練作業者による感性に頼る手法が依然多く、目視検査に対して自動化のみならず、高速・高精度化の要求が高まっています。近年、著しく進化している人工知能を用いた技術が各方面で実用化されています。本フォーラムでは、このような人工知能を用いた研究や活用において、第一線でご活躍されている先生方やメーカーの方をお招きし、最新の人工知能による目視検査の自動化技術や応用事例について解説していただきます。検査可能であるが、目視検査のため検査員の技能に依存する、記録が残らないという課題がある。今般、ディープラーニングを用いた画像認識技術を火花試験画像に適用し、含有炭素量や合金元素の判定性能を評価した結果について報告する。Network)を用いた外観検査の自動化手法を開発しました。本講演では金属製品を対象とした検証実験の結果や、CNNの傷部分への注目度合いを数値化する手法を紹介します。Learning技術)により、従来では実現できなかった精度で画像認識が実現されています。人手不足等の社会的な背景から、業務改革の一環で先進的な技術を活用し、検査/監視等の目視での業務を自動化する為の取り組みが進んでいます。本日は、顧客と業務改革に協調して取り組んでいる中から、提案や導入事例を取り上げ、活用に向けた技術的な課題、解決方法などをご紹介します。白石洋一(群馬大学)ディープラーニングを用いた外観検査とサポートベクタマシンを用いたリアルタイム打音検査について研究室の取り組みと成果について述べる。Twinと呼ぶ手法とその応用可能性について紹介する。デクシス)製造ラインにおいて生産工程は専用機械やロボットの活用により自動化され効率化が進んでいます。一方で検査工程においては画像処理技術の向上に伴い外観検査を目視から自動化へ移行する動きが加速しているものの、検査精度や形状の問題により未だ目視に頼らざるを得ない場合が数多くあります。工場自動化における最後に残された課題である、外観検査の自動化へのデクシスの取り組みや事例を紹介するとともに、A.I.技術の外観検査への応用についてデクシスの考えを説明いたします。