労働人口の急激な減少に伴い、労働力の確保と技術の伝承が課題となっています。目視による外観検査が、多くの製造業で行われているが、機械学習を用いた外観検査の自動化導入検討が行われています。これにより、検査員の習熟度や疲労に伴う検査精度のばらつきがなく、24時間365日稼働が可能な労働力の確保を期待されています。機械学習を用いた自動外観検査装置では、新しい不良モードを良品にするなどの誤識別が発生し、不良品の流出が発生する可能性があります。藤田研究室と共同で取り組み、量産現場で自動外観検査の精度向上を進めています。画像を用いた自動外観検査装置を導入後、自社での精度向上を検討されている企業様。機械学習を用いた検査装置の自社開発に向けた環境整備に向けた人材育成のカリキュラムをお探しの企業様。