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
焼き菓子の製造工程で、不良の除去を実施。
焼焦げなどの不良のみを検出することが可能です。
課題
焼き菓子の製造工程で、クッキーの焼焦げなどの不良の除去を実施したい。
個々で焼きムラやトッピングの量が異なり、チョコのトッピングと焦げ不良は同色であるため、判別が困難である。
を使うと…
「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のAI/ディープラーニングなら！
◎チョコを誤検知せず、焼焦げなどの不良のみを検出することが可能になります。
参考トレーニング状況
画素数：1278×1024 Pix / カラー
教示枚数： OK22 枚/NG3枚
教示時間：約5分
処理速度：45.5±6.7msec
PC スペック
CPU：Intel(R) Xeon(R) E5-1650v4 (3.6 GHz/14nm/Cores=6)
実装メモリ：Kigston KVR24R17S4/8 (DDR4 PC4-17000/8GB)
HDD：Samsung 860 EVO MZ-76E500B/IT
GPU ボード：ZOTAC GTX1080Ti-Blower/ZT-P10810B-10P
