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。
ゴム製品業界へのご提案
自動車のタイヤのキズ検査を実施。
表面の凹凸やヒゲは認識せずに、キズと思わしき箇所の検出が可能です。
課題
自動車のタイヤのキズ検査を実施したいが、コントラストが低く、模様も多種多様なタイヤは従来の画像処理では誤検知が発生し検査が困難なため、目視検査が導入されているケースが多い。
を使うと…
「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のAI/ディープラーニングなら！
◎不規則に出現する不良を教示することにより、表面の凹凸やヒゲは認識せずに、キズと思わしき箇所の検出が可能になるため、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付着や形成不良などNGの種類ごとに分類も可能です。
参考トレーニング状況
画素数：350×450 Pix 教示枚数：OK150枚 / NG25枚
教示時間：約15分 処理速度：87.5±29.1msec
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
