製品表面の欠陥を検査する外観検査は、製品の品質を維持・保証するために必要な工程です。主な検査手法は目視検査、ルールベース検査ですが、これらの方法では、人財確保と育成、検査品質の維持、サンプルデータの収集・登録の手間などの課題がありました。
本セミナーでは、AI（Deep Learning）を活用した外観検査の導入効果やメリットを、導入事例とともにご紹介いたします。
| 日時 | 2021年3月23日（火）15:00～15:50 ※申込締切：2021年3月22日（月）まで |
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| 参加費 | 無料 |
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| 対象 | 製造業様、検査の品質を向上させたい企業様 |
| 主催 | 情報技術開発株式会社 |
| 共催 | コグネックス株式会社 |
| 協賛 | |
| 内容 | ●15:00～15:05 開会のご挨拶 ●15:05～15:25 【外観検査におけるAIの活用方法と自動化の進め方】 講演者：情報技術開発株式会社 ソリューション本部 AI・コグニティブ推進部 山岸 大晃 品質維持・保証に欠かせない外観検査。自動化するうえで、従来のルールベース検査の課題を解決するAI活用方法と、自動化の進め方を実際の検査画面を用いてご紹介します。 ●15:25～15:45 【外観検査におけるAI画像処理ソフトウェアの導入事例】 講演者：コグネックス株式会社 プロダクトスペシャリスト営業部 統括部長 畝 忠孝 様 AI画像処理ソフトウェアの開発元であるコグネックス社より、AI画像処理ソフトウェア（VisionPro DeepLearning）の最新機能と、どのような製品の外観検査へ導入されるかを、幅広い事例を交えてご紹介頂きます。 ●15:45～15:50 閉会のご挨拶 ※内容は変更する場合がございます。 |
| 備考 | |
| 注意事項 |
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