ディープラーニングをベースとした工業用画像分析

「Cognex ViDi Suite(コグネックス ヴィディ スウィート)」は、フィールドテストを重ねて最適化された信頼性の高いソフトウェアソリューションで、最先端のマシンラーニングアルゴリズムに基づいています。通常では不可能な検査や分類作業のプログラミングを可能とし、要件の厳しい様々なマシンビジョン用途においてパワフルで柔軟かつシンプルなソリューションを提供します。

自動検出の課題

  • 異物、シミ、汚れ、キズが部品の表面加工にまぎれ識別できない。
  • 小さな異物やシミを見逃してしまう。
  • 照明によってギラツキが発生し、安定した撮像ができず正しく検出できない。

ディープラーニングをベースとした「Cognex ViDi Suite」が解決!

Cognex ViDi Suiteの特長

  • 検出/分析/分類を自動化
    コストパフォーマンスもよく、信頼性の高い自動品質管理システムです。
  • 人の感覚に迫る分析能力
    目視検査並みの精度での検査が可能です。
  • セルフラーニング
    自己学習機能により、迅速かつ簡単に展開できます。また検査、欠陥用アプリケーション開発が不要です。
  • パワフル
    複雑な表面反射や見逃されやすい異物や欠陥でも、確実に検出します。
  • 簡単&スピーディー
    一定数の画像サンプルを収集するだけで、数十分以内に精確な識別が可能です。

ViDi Suiteは以下の3つのツールで構成されています

特徴の特定と識別
ViDi blueは、画像内の1つ以上の特徴を検出/特定します。文字認識(OCR)アプリケーションにおけるノイズが非常に多い背景上にある著しく変形した文字の認識や、大量の複雑なオブジェクトの認識なども、blueツールを使えばラベル付けした画像から学習して複雑な特徴やオブジェクトの特定/識別が可能です。
対象となる特徴のある画像を登録するだけでblueツールに学習させることができます。

区分と欠陥検出
ViDi redは、異常や外観上の欠陥を検出します。装飾面の傷、組立ての未完や不良、あるいは難易度の高い製織生地上にある欠陥などにおいて、オブジェク トの通常の外観と一見重大でも許容可能なばらつきを学習し、様々な欠陥を識別します。ViDi redは欠陥やその他の関心領域に絞るといった、特定領域の区分にも使用できます。たとえば医療用途生地、レースの裁断部分など、対象部分の様々な外観を学習することで、redツールはこういった関心領域をすべて特定することができます。

オブジェクトとシーンの分類
ViDi greenはオブジェクトや画像全体のシーンの分類に使用します。梱包状態に基づく製品の識別、溶接線の分類、許容可/不可の判断など、greenツールはラベル付けされた画像コレクションに基づきクラス分けして学習結果を蓄積します。各クラスに分類/ラベル付けした画像を提供するだけでgreenツールに学習させることができます。

検出イメージ

動作PC

グラフィカル&アプリケーション
プログラミングインターフェース
Windowsベースのグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)、プラグインサポート付き
Cライブラリ(Windows DLL / Linux共有オブジェクト)
―ランタイム/学習用のMicrosoft .NETライブラリ用
(CライブラリとWPF GUIコンポーネントのラッパー)
ハードウェアおよびOS要件 CPU Intel Core i5(ミニマム)、Intel Core i7/Xeon(推奨)
オプションのGPU NVidiaグラフィックカード(CUDA互換、演算能力3.0以上)
学習用には3GBのグラフィックメモリーを推奨。
注:ViDi Suiteのパフォーマンス(処理スピード)はハードウェア構成によって異なります。
RAMメモリ 4GB(ミニマム)、8GB(推奨)
USB USBポート×1(ライセンスドングル用)
OS Windows 7 – 64 / Linux - Ubuntu 14.04 64bit LTS
サポートする画像ファイル形式 PNG、BMP、TIFF、JPEG
サポートする画像プロパティ 1–4チャネル、8または16ビット