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。
各種業界へのご提案
3種類のバネの品種判別検査を実施。
ルールベースでは判別が厳しい条件下でも、ディープラーニングを用いれば3品種に判別することが可能です。
課題
ピッチがそれぞれ違う3種類のバネの品種判別をしたい。
ピッチの違いしかなく、また、ワークが回転・上下に動くと、撮像画像に更にバラつきが出てしまうため、通常の画像処理では判別することが非常に困難である。
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出たとしても、品種判別が可能に！
参考トレーニング状況（ラベル有無検査）
画素数：1440 x 1080 Pix / モノクロ
教示枚数：【A】10枚 【B】14 枚 【C】8枚
教示時間：5～10秒
処理速度：120~160msec（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：8.0 GB
GPUボード：なし
