AI外観検査（画像認識）の はじめ方、すすめ方、精度の向上 ～高精度識別の外観自動検査を実現する知識とノウハウ～
画像認識
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製造DX
不良品検出
外観自動検査
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良品学習
生成AI
画像データ分析
受講料（税込）
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（2名分）
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こんなお悩みありませんか？
AI外観検査を導入したいが
どこから始めればいいかわからない
学習データの準備や
前処理に時間がかかりすぎる
識別精度が思うように
向上しない
品質保証の観点から
導入に踏み切れない
不良品データが少なく
学習が困難
AIの識別根拠が
わかりにくい
このセミナーで解決できます
実践的な導入事例から学ぶ
世界初のパン識別システム「BakeryScan」をはじめ、不織布、油圧部品、金属チェーン、レンガなど多様な外観検査システムの実例を紹介。具体的な開発プロセスとノウハウを習得できます。
PoC（概念実証）の進め方を理解
AI外観検査プロジェクトの始め方から、機械学習を意識した画像データの撮影方法、学習しやすい画像のための前処理まで、初期段階の実践的な手法を学べます。
精度向上のテクニック
学習データの量と質の課題、データ拡張、生成AIの活用、転移学習など、識別精度を向上させるための具体的な手法とアプローチを習得できます。
品質保証への対応策
Deep Learningの識別根拠を可視化する説明可能AI（XAI）やGrad-CAMなど、品質保証の観点から必要となる技術と段階的な導入アプローチを解説します。
運用・維持管理まで網羅
システム導入後の維持管理、モデル改良と精度検証の繰り返し、本格運用開始までの実践的なノウハウを提供します。
第一線の研究者から直接学ぶ
世界初のパン識別システム開発者であり、兵庫県立大学で産学連携を通じて多数の外観検査システムを手がける森本雅和氏から、最新の知見と実践的なノウハウを学べます。
セミナープログラム
1. AI画像認識システムの開発実例紹介
- パン識別システム「BakeryScan」
- 不織布の外観検査システム
- 油圧部品の外観検査システム
- 金属チェーンの外観検査システム
- レンガの外観検査システム
2. AI外観検査プロジェクトのはじめ方
- AI外観検査の進め方・概念実証（PoC）
- 機械学習を意識した画像データの撮影
- 学習が難しい画像
- 学習しやすい画像のための前処理
3. 学習データの量と質の課題
- 学習データの準備にかかる負荷（画像の収集、ラベルの付与）
- 学習データはどの程度必要か
- 外観検査における学習データ不均衡の問題
- 学習データの拡張、生成AIの活用
- ラベル付き公開データセットと転移学習による対応
- 生成AIの活用
4. 識別根拠の課題と品質保証への対応
- Deep Learningは内部分析が困難
- 説明可能人工知能（XAI）
- Grad-CAMによる注目領域確認
- 品質保証への対応・段階的なAI外観検査の導入
5. AI外観検査システム導入の進め方まとめ
- 外部資金の獲得
- 不良品の定義確認と不良品サンプルの収集
- 撮影方法の検討
- 撮影装置の導入とデータ収集からPoC
- 初期判定モデルを作成し、プロトタイプとして導入
- モデル改良と精度検証の繰り返し
- 本格運用開始後の維持管理
- 外観検査プロジェクトを成功させるために
質疑応答
講師紹介
森本 雅和 氏
兵庫県立大学 大学院工学研究科 電子情報工学専攻 准教授 博士（工学）
兵庫県立大学 社会価値創造機構 人工知能教育研究センター センター長
【略歴】
1998年、大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻博士後期課程修了（博士（工学））。同年4月、姫路工業大学工学部助手。2004年より兵庫県立大学助手。2014年、兵庫県立大学大学院工学研究科准教授となり、現在に至る。2022年4月より兵庫県立大学社会価値創造機構人工知能教育研究センター センター長を兼務。
【研究実績】
地元企業（ブレイン）との産学連携を通じて、世界初のパン画像識別レジシステム「BakeryScan」を開発。現在は、カラー3次元センサを利用したより識別精度の高いシステムを開発し、対象をパン以外にも拡大。画像認識、AI画像認識、画像検査、データ分析、自律行動ロボットの作成など幅広い研究に取り組んでいる。
【主な研究テーマ】
・画像認識技術を活用したはんだクラックレベル判定に関する研究（株式会社ノーリツとの共同研究）
・製鋼プロセスにおける画像外観検査に関する研究（大和工業株式会社との共同研究）
・橋梁定期点検データのAI判定に関する研究
・細胞診断支援システムの開発
・糖尿病重症化予防のためのAI支援型特定保健指導システムの開発
【受賞歴】
・The 12th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2025 Best Paper Award
・The 12th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing 2025 Best Student Paper Award
・ICISIP2022 Best Student Paper Award
こんな方におすすめ
- AI関連技術・画像認識技術による外観検査業務の効率化や自動化・無人化を検討中の方
- 製造現場でAI外観検査の導入プロジェクトを立ち上げる予定の方
- AI外観検査の導入に着手し始めたが、期待する精度が得られていない方
- 学習データの前処理やデータ不均衡の問題に直面している方
- 品質保証の観点からAI導入に不安を感じている方
- 基礎的なプログラミング経験があり、AI画像認識システムの導入を検討している技術者