製造業特化型データサイエンス集中コース、通称DSIT
6月に始まった豊田校2期が12月13日をもって全日程無事終了いたしました！
豊田校2期の皆様、半年間お疲れ様でした
長いデータサイエンティスト道を大きく一歩踏み出した皆様を
テービーテックは今後もご支援いたします
さて、今日はDSIT講座第2期の最終日のPBLの様子をご紹介いたします
試験内容について
こちらでも紹介されています画像による異常検知です
詳しくは深津大先輩の記事をご覧くださいませ
※因みにワークの形は1期とはまた別のもので挑みました
各班の工夫
豊田校2期の3つのチームの試行錯誤をちょっとだけご紹介します
チーム 3TSM
照明：4か所から照射(上側から2か所・下側から2か所)
別角度から4回順番に照射して4回撮影
アノテーション：課題用として意図的に付けてあった異常以外も人の目で見たときに「傷っぽいもの」「打痕っぽいもの」にもアノテーションをして学習
データの水増しに近い効果が期待されます
チームsifo
カメラ：2台設置して2方向から撮影
照明：カメラの周りに段ボールで囲いを作り、その上の照明からの光が横から入るように調整(間接照明のような効果に)
チーム富士
照明：ワークの横から光が当たるように配置
ワークの台紙：ほこりやベルトコンベアの凹凸による影の影響を排除
各チーム共通していたのは「1条件の撮影環境で複数の異常を撮影することは不可能」という認識
どの班も 照明・カメラを複数準備し、角度や設置位置の条件を複数用意して撮影を試みていました
「人だったらどうやって傷を探すか」
→「ワークを真上からは見ないからカメラは斜めから撮ろう」
→「検品作業ってくるくる回して見ているから光は1方向からじゃ足りないよね」
こういった考え方は製造業の現場を知っている人ならではですね
1期に引き続き、2期の皆様も撮像環境の構築はどの班も奔走したようです
本当にお疲れ様でした
手作り感満載の照明＆暗幕セットを見て、つくづくこのDSITの特異さを感じました
演習でここまでやれるAI講座なんてなかなかないんじゃないでしょうか？
一先ず今日はここまで
次回は2期の皆様の感想などもご紹介出来たらと思います
お楽しみに
