不良品の見逃しが生じるのは，人が検査するからではなく，目視検査員に対する指導が正しくない。熟練した検査員はなぜ瞬時に不良品を見つけだせるのか，その仕組みを解説し、不良の見逃しゼロの目視検査体制を確立することが目視検査を成功させる唯一の方法であることを説明する。

「ものづくり」の現場において、検査対象やキズ・欠陥の種類は多岐に渡り、おびただしい数の個別課題が存在する。これに対して技術者・研究者は、一品一様開発での各個撃破を繰り返し、目視検査の自動化は目覚しい発展を遂げた。当然の結果として見えてくるのは、個別事例に通貫した原理・開発方法論である。本発表では、目視検査自動化の産学官連携プロジェクトへの参画経験に基づいて、画像検査機械発展の道程試論についてまとめる。

物理施設や生産設備の稼働状況を大量に得られたセンサ情報から自動分析する。センサ情報を通じて正常な振る舞いを自動学習し、設備故障の予兆検知や品質管理などを実現するコア技術「インバリアント分析」を紹介する。

近年のIT技術の進化により、生産現場には設備のモニタ情報、製品の検査情報など大量のデータが蓄積されているが、十分な有効活用がなされていないのが現状である。これらの情報を活用し効率向上につなげる技術の例として、半導体ウェハを対象とした問題工程特定技術と、設備のセンサ信号に基づく異常診断技術を紹介する。

ディープラーニングは，一般物体の画像認識で，既存手法を大きく上回る性能を示したことで注目を集めたが，最近は様々に適用範囲を広げつつある．そのあたりの状況について解説する。