AI/ディープラーニング事例
COGNEX「In-Sight Vision Suite」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、In-Sight Vision Suite は数十枚の画像で短時間の学習が可能です。
金属業界へのご提案
既定の金属パーツが全て組付けられているか、の検査を実施。
組付け順番が替わったOK品はOK・パーツ不足等のNG品はNGと、きちんとOK・NG分類で外観検査することが可能です。
課題
ボルトとワッシャー 計5パーツが全てきちんと組み付けられているかのOK・NG 分類をしたい。「どんな並び方であっても、5パーツ全てが組み付けられていればOK」という条件があり、撮像画像にバラつきが出てしまうため、通常の画像処理で分類することが困難である。
ディープラーニング搭載画像センサ「In-Sight 2800」で
撮像も分類検査も実施
とにかくカンタン！「In-Sight 2800」
簡単に撮像
ハイスピードリキッドレンズ・内部照明搭載！
それぞれの自動調整機能を使えば、
最適な画像がたった2ステップで取得可能！
簡単にAI
ディープラーニングの分類機能とOCR機能付き！
GPU搭載PC・ライセンス不要！
さらに最低5枚の画像で学習完了！
を使うと…
「In-Sight Vision Suite」のAI/ディープラーニングなら！
◎ディープラーニングだからこそ、撮像画像にバラつきがあってもOK・NG分類が可能に！
参考トレーニング状況（ラベル有無検査）
画素数：720 x 540 Pix / モノクロ
教示枚数：良品6枚のみ
教示時間：5～10秒
処理速度：155~170msec（ViDi EL Classifyツール内）
PC スペック
CPU：Intel(R) Core(TM) i5-8265U CPU @ 1.60GHz 1.80 GHz
実装メモリ：8.0GB
GPUボード：なし
