セミナー
【ライブ配信セミナー】
AIを活用した生産設備の“異常音”検知と故障予知への応用
「熟練ベテランの高度な勘と経験頼り」から脱却し「AI技術でトラブルを未然に防ぐ」!
開催主旨
機械の故障・事故は、企業ひいては産業全体にとって非常に大きなリスクであります。 しかし、この領域はこれまで「熟練ベテランの高度な勘と経験頼り」でありました。 そして、ベテラン技能者は高齢化とともに減り続け、企業の事故リスクは高まり続けているというのが今日の実態です。
こうしたベテラン技術者の代わりとして画像処理やコンピュータビジョンにおけるAI技術を活用して品質管理や故障予知をしていこうというのが、「AI技術による外観検査」の領域ですが、機械の故障検知・故障予知に【音】が有効に利用できる可能性が出てきました。
本セミナーでは、講師のこれまでの音声研究のノウハウと、各種企業との共同研究の経験値を組み合わせ、【音】が故障検知や故障予知にどのように利用できるかを説明します。
ディジタル信号処理の基礎から、音の特徴量の求め方までを平易に解説した後、それらの故障検知への利用方法、およびその故障予知への発展の方法に】ついて、可能なアプローチをご紹介します。
また、実際の環境音、騒音などを鑑みて、比較的平易に取り組める【雑除去手法】の紹介も行います。「画像では困難」だが、音なら容易である例にも言及し、これからの音応用のイメージを膨らませて頂くことを目指します。
本セミナーでは、共同研究を実施してきた経験から、
・特徴量ベースの方法
・学習ベースの方法
の二つを軸に、特徴量の計算として、
・パワー
・スぺクトル
・メル周波数
・線形予測
・ケプストラム等
また学習ではCNNを中心に、最適な方法の導出の考え方について、また最近の動向に触れ、異常データが少ない場合の対策(MT法、AE法等)をも説明する予定です。我々の経験方法にも、言及します。
概要
日時 | 2024年 9月 10日(火)13:00~17:00 (12:30 ログイン開始) |
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会場 | WEBセミナー WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。 ※当日の録音・録画は固くおことわり申し上げます。 ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。 |
受講料 | お一人様:35,200円(資料含む、消費税込) 受講にあたり |
主催 | 日刊工業新聞社 |
申込締切日について | 2024年9月9日(月)17:00〆切 |
テキストについて | 本セミナーのテキストは、PDFにてお送り致します。 ※お申込みの際に、テキストを受け取れるメールアドレスを記入して下さい。 (申込アドレスと異なる場合は、申し込みフォームの備考欄にてお知らせ下さい。) |
問合せ先 | 日刊工業新聞社 総合事業本部 事業推進部(セミナー係) TEL: 03-5644-7222 FAX: 03-5644-7215 E-mail : j-seminar@media.nikkan.co.jp TEL受付時間:平日(土・日・祝日除く) 9:30-17:30 |
FAX申込みについて |
講師
プログラム
1 はじめに |
1.1正常音と異常音 1.2音による情景分析 |
2 音信号の基礎 |
2.1 離散時間信号 2.2 ディジタルフィルタ 2.3 フーリエ変換、パワースペクトル 2.4 音の特性 |
3 音の特徴量 |
3.1 パワー、周期 3.2 スペクトル 3.3 ケプストラム、メルケプストラム 3.4 線形予測係数 |
4 雑音除去技術 |
4.1 スペクトル引き算 4.2 ウィナーフィルタ 4.3 複数マイクの利用 |
5 故障検知の方法 |
5.1 特徴量の利用 5.2 距離尺度の利用 5.3 ニューラルネットワークの利用 5.4 最近の手法 |
6 故障予知の方法 |
6.1 時系列情報の利用 6.2 故障検知方法の有効利用 6.3 最近の試み |
【ライブ配信セミナーに伴う注意事項について】⇒ 【詳細はこちら】 ※必ずお読みください(お申込みを頂いた時点でご同意頂いたとみなします) |