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。
印字業界へのご提案
印字物の製造工程での印字カケ、異物付着などの検出を実施。
良品とは違うと認識した、欠陥と思わしき所を検出していくことが可能です。
課題
・印字物の製造工程での印字カケ、異物付着などの検出を実施したいが、従来画像処理ではフォントの定まっていない文字の欠陥検出ができない。
・パターンマッチングを導入すると、実行時に時間がかかり、従来の目視検査よりもタイムロスしてしまう。
を使うと…
「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のAI/ディープラーニングなら！
◎Unsupervisedモードで良品の特徴を覚えさせることにより、良品とは違うと認識した、欠陥と思わしき所を検出していくことが可能です。
◎GreenツールやRedの教示を印字カケと異物付着とで分けることにより、NG種別の仕分けを行うことも可能となります。→不良発生の統計、原因追求にも使用可能！
参考トレーニング状況
画素数 ： 3840×2746 Pix 教示枚数：OK20枚
教示時間：約10分 処理速度：388.8±19msec
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
