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。
電子業界向けへのご提案
電子製造の加工工程でのはんだの付着有無検査を、VPDL GreenツールのFocusedモードにて実施。
（AI/ディープラーニング事例 Vol.5ご参照）
更に「High-Detailモード」を使用すれば、より詳細・正確な分類が可能に。
課題
VPDL GreenツールのFocusedモードは従来のAIと比べ、少ない画像枚数、学習・処理時間で精度の高い結果を提示でき、OK・NGの2分類にすることは容易だがNG内容の種類まで分類する場合は、分類しきることが難しいこともあった。
を使うと…
「VisionPro Deep Learning（ViDi）」のAI/ディープラーニングなら！
◎Focusedモードでは「OK品」「NG品」の2種類に分類していたワークを、High-DetailモードではNG品の不良内容も含めた、3種類に分類することが可能に！
◎より詳細・正確に分類できるので、複雑な分類検査にも対応！
参考トレーニング状況
画素数 : 1600×1200 / Pix（ROI範囲:952.33×923.74）
教示枚数 : 良品 59枚 / はんだなし 11枚 / はんだ不良 12枚
教示時間 :【Focused】約1分 【HDM】約7分
処理速度 :【Focused】5.7±0.3msec 【HDM】75.6±2.6msec
PC スペック
CPU：Intel(R) Core(TM) i7-10870H CPU @ 2.20GHz 2.21 GHz
実装メモリ：16.0GB GPU ボード：NVIDIA GeForce RTX 3080 Laptop GPU
