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

電子製造の加工工程でのはんだの付着ができているか検査を実施。
特徴を捉えOKとNGを分類することが可能です。

課題

・電子製造の加工工程でのはんだの付着ができているか検査を実施したいが、従来画像処理では不規則な不良が検出できない。
・検出感度を上げると光沢などを検出してしまい、良品誤検出が多発してしまう。


を使うと…


 

「VisionPro Deep Learning(ViDi)」のAI/ディープラーニングなら!

◎様々なはんだの形状を覚えさせることにより、特徴を捉えOKとNGを分類することが可能です。

◎NGを種類ごとに分けることも可能です。→不良の原因追求にも使用可能!

参考トレーニング状況
画素数:1600×1024 Pix 教示枚数:OK67枚 / NG32枚
教示時間:約5分 処理速度:27.9±1.7msec

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


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ディープラーニング搭載画像処理ソフト COGNEX「VisionPro Deep Learning(ViDi)」画像テスト実施中