産業技術センター

中村卓

 製造現場における製品検査など様々な検査において、AIを用いた検査の自動化・省力化に注目が集まっており、近年、大量の学習データからコンピュータが自ら学習し判断を行うディープラーニングを用いた手法に注目が集まっている。しかし、学習のために数千ものデータを事前に収集する必要や、導入までに時間やコストがかかることが課題としてある。
 本研究では、それらの課題を解決するために、AIによる高精度な検査手法、および検査工程の省力化や導入コストの削減に適した手法について検証を行い、少ない学習データでも十分な精度が得られる手法について検討を行った。また、実際にIoTシステムを製造現場に運用・検証を行い、製造現場における知見の蓄積も併せて行った。

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