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

基板の回路パターン上に発生するキズ検査を実施。
他の基板パーツや印字は認識せずに、欠陥と思わしき箇所のみを検出可能です。

課題

基板の回路パターン上に発生するキズ検査を実施する際、目視検査や顕微鏡検査を行っているケースがあるが、膨大な手間がかかる、人為的ミスが発生してしまうなどの問題が生じる。また、従来の画像処理を用いた外観検査ではキズと印字等の判別が困難。


を使うと…


 

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

◎不規則に出現する大小様々なキズを教示することにより、他の基板パーツや印字は認識せずに、欠陥と思わしき箇所のみを検出可能です。

◎ツールの複数作成を行うことによりパーツ種別、不良種別の検査にも対応可能です。

参考トレーニング状況
画素数:800×600 Pix 教示枚数:OK140枚 / NG20枚
教示時間:約10分 処理速度:457.8±10.8msec

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