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。

食品業界へのご提案

穀物の生産工程での異物、不良物などの除去を実施。
不規則な欠陥、異物除去が可能になるため、目視検査の代用が実現できます。

課題

穀物の生産工程での異物、不良物などの除去を実施する際に、従来の異物選別除去装置では色彩選別や風力選別を採用しているが、異物が多様なため除去モレが混在してしまい、最終的には目視選別が施されている。


を使うと…


 

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

◎色や形の大小様々な不良をディープラーニングに教示することにより、不規則な欠陥、異物除去が可能になるため、目視検査の代用が実現できます。

◎ツールの併用を行うことにより異物や形成不良などNGの種類ごとに分類が可能になります。

参考トレーニング状況
画素数:640×480 Pix 教示枚数:OK125枚
教示時間:約10分 処理速度:11.4±0.8msec

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