DevelopersIODevelopersIO 2024 FUKUOKA Day1にて「画像処理AIを用いた外観画像に対する異常検知」をテーマとして登壇しました #devio2024 #クラスメソッド福岡
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DevelopersIO 2024 FUKUOKA Day1にて「画像処理AIを用いた外観画像に対する異常検知」をテーマとして登壇しました #devio2024 #クラスメソッド福岡 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの貞松です。 6/28(金)に開催されたDevelopersIO 2024 FUKUOKA Day1にて「予知保全利用を目指した外観検査AIの開発 〜画像処理AIを用いた外観画像に対する異常検知〜」というタイトルでセッション登壇しました。 本投稿では、セッション概要とセッション資料を掲載します。 セッション概要 以下、イベントページに掲載していたセッション概要の抜粋です。 生成AIブームの波に乗り、企業活動におけるビジネス課題の解決手段としても、AI・機械学習を用いたソリューションが一般に浸透しつつあります。 産業に対するAI・機械学習課題としては、建物や道路、線路等の損傷や塗装剥げといった異常の検知に関するご相談を多く頂いております。 本セッションでは、前述の課題に対する解決策の一例をご紹介致します。 現場を想定した実験設定や、画像処理の技術を用いた具体的な異常検知手法、システム化する際のアーキテクチャ等について順を追って解説していきます。 近年断続的にお問い合わせをいただいており、どうやらニーズがありそうな外観検査についてお話させていただきました。 外観検査の適用領域やを機械化、自動化することによるメリットなどをお話した上で、コアとなる画像中の異常検知手法を幾つか紹介しています。 できればもう少し実際の実験デモやシステム化する際のアーキテクチャのパターンを手厚くしたかったところではありますが、時間の都合上コンパクトな内容に収めました。 セッション資料 当日のセッションスライドです。 ちょっと文字多めになっているのが反省点ですが、画像に対するAI/MLの基本から押さえているので、何かしらご参考になれば幸いです。 さいごに 当日参加者の皆様、平日の日中という調整の難しい日時にも関わらずご参加いただき誠にありがとうございました。 引き続き、各地のDevelopersIOイベントやClassmethod Odysseyのオンライン・オフラインイベントが立て続けに開催されますので是非ご参加いただければと思います。