AI/ディープラーニング事例
COGNEX「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のディープラーニング
ディープラーニングの運用により、パソコンが人間のように学習し、従来では難しかった不規則なワークの検出が可能になりました。
また、従来は数百枚～数千枚の画像が必要でしたが、VisionPro Deep Learning（ViDi）は数十枚の画像で短時間の学習が可能です。
電子業界へのご提案
基板に印字された文字のOCRを実施。
サイズや字体が違っていても文字と思わしき物を検出していくことが可能です。
課題
・基板に印字された文字のOCRを実施したいが、従来画像処理ではフォントが定まっていない文字の検出ができない。
・検出感度を上げると、文字の隙間などを検出してしまい、誤検出が多発してしまう。（歩留り低下）
を使うと…
「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のAI/ディープラーニングなら！
◎フォントが定まっていない様々な文字を覚えさせることにより、サイズや字体が違っていても文字と思わしき物を検出していくことが可能です。
◎文字の傾きはもちろん、ざらつきのある表面や、文字の大小コントラストがはっきりしていなくても教示次第で認識することが可能です。
参考トレーニング状況
画素数 ：1600×1200 Pix 教示枚数：50枚
教示時間：約10分 処理速度：691.1±130.7msec
PCスペック
CPU：Intel(R) Xeon(R) E5-2640v4 (2.40 GHz, 25M, 10C/20T, LGA2011-V3)
実装メモリ：PC4-17000(DDR4-2133) ECC RDIMM 64GB (8G X 8)
HDD：Serial ATA III 1TB 7200rpm
GPUボード：ZOTAC GeForce GTX1080ti
