研修概要
「カメラと照明の選び方がわからない」「AIで検査を自動化したいが何から始めればいいかわからない」——そんな製造業の現場向けに、画像処理の基礎からAIモデルの構築、エッジデバイスへの実装まで体系的に学べるプログラムです。
座学だけでなく、実際のカメラ・照明・AIモデルを使ったハンズオン形式。研修後すぐに現場で活用できる実践的な内容です。
こんな方におすすめ
画像検査の自動化を検討中
カメラ・照明・AIの選定基準を知りたい。ベンダーの提案を評価できるようになりたい。
自社で検査システムを開発したい
外注ではなく社内にノウハウを蓄積したい。エッジAIの開発スキルを身につけたい。
既存の検査システムを改善したい
精度が出ない原因を特定し改善したい。照明や前処理の最適化手法を学びたい。
AIの基礎を理解したい
技術者だけでなく品質管理や生産技術のマネージャーにも。AIでできること/できないことの判断力をつける。
カリキュラム
Day 1：光学基礎＋画像処理基礎
カメラの基礎
撮像素子、画素分解能、被写界深度、シャッター速度。最適なカメラの選び方。
レンズ・照明の基礎
焦点距離、WD、F値、テレセントリック。6種類の照明方式と使い分け。
前処理フィルター
膨張・収縮・平均化・エッジ抽出・濃淡補正。検査精度を左右する前処理の設計。
Day 2：AI/Deep Learning＋ハンズオン
データ収集・整理
良品/不良品の画像収集、ラベル付け（アノテーション）。VLMによる自動化も紹介。
モデル学習
分類・物体検出・セグメンテーション。転移学習による少量データでの学習。
ハンズオン
実際の検査画像を使ったモデル学習と推論。精度改善のチューニング手法。
Day 3〜5：エッジ実装（オプション）
Jetsonデプロイ
学習済みモデルをJetsonにデプロイ。TensorRTによる高速化。
PLC連携
検査結果をPLCに送信。NG品の排出制御、ラインとの同期。
現場実装演習
実際の検査ラインを模擬した環境で、撮像→検査→排出のフルフロー構築。
研修プラン
| プラン | 期間 | 内容 | 対象者 | 人数 |
|---|---|---|---|---|
| 基礎コース | 1日 | 光学基礎＋画像処理基礎 | 品質管理/生産技術の初学者 | 〜20名 |
| 実践コース | 2日 | 基礎＋AI/DL＋ハンズオン | 検査自動化を検討中の技術者 | 〜10名 |
| フルコース | 3〜5日 | 全カリキュラム＋エッジ実装 | 自社開発を目指す開発者 | 〜6名 |
| カスタム | 要相談 | お客様の課題に合わせて構成 | 要相談 | 要相談 |
講師について
元キーエンス画像処理部門のメンバーが直接指導します。画像処理システムの設計・導入・トラブルシューティングの実務経験に基づいた、現場で使える知識をお伝えします。教科書的な知識だけでなく、「現場でよくある失敗とその対策」に重点を置いたカリキュラムです。
Nsightの研修の特徴
汎用的なAI研修ではなく、製造業の検査工程に特化。受講後に「自社の検査にAIを導入するとしたら、何をどう進めればいいか」が具体的にわかる状態をゴールにしています。研修後のフォローアップ（技術相談、PoC支援）にも対応します。
研修について問い合わせる →