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ディープラーニングによるファクトリオートメーション プロジェクトを始めるための 5 つのステップ

how to implement a deep learning project

ディープラーニング画像分析は、幅広い業界でファクトリオートメーションに新たなチャンスをもたらしています。表面欠陥の検査から可変部品の選別、最終アセンブリのチェック、製品の品質の評価、難しいテキストの読み取りまで、ディープラーニング対応のビジョンシステムは、さまざまな新しいアプリケーションを処理できます。

従来の「ルール」 ベースのマシンビジョンは、一貫性のある良質の部品で確実に機能し、高精度アプリケーションでは秀でています。ガイダンス、識別、測定、検査などの分野で非常に高速で高精度で実行できます。この種のマシンビジョンは、既知の変数、部品の有無、対象物間の距離、ロボットが部品を固定する位置の確認などに適しています。これらのタスクは、制御された環境でアセンブリラインに簡単に配置できます。しかし、そうでない場合はどうでしょうか?

マシンビジョン用ディープラーニングを採用します。ディープラーニングでは、例に基づくアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、欠陥の分析、対象物の検出と分類、および印刷されたマーキングの読み取りを行います。大量の例で良品がどのような状態であるかをコンピュータに教えることにより、ばらつきの許容範囲を考慮しながら、良い部品と欠陥部品の違いを見分けることができるようになります。

ディープラーニングを始める - 例に基づくモバイルデバイス 

しかし、現場では、新しい技術の潜在的な能力だけでは、適切に稼働している既存のプロセスを危険にさらすのを躊躇します。工場責任者が新技術を導入して、効率性が高まれば好都合ですが、新技術を導入したせいで生産性が下がれば、その悪影響は計り知れません。

ディープラーニングを実装するための 5 つのステップ

ディープラーニングを自動化戦略にうまく実装することで、コスト削減、非効率的な内部プロセスの改善、ルールベースのビジョンツールでは不可能な複雑な検査アプリケーションの自動化、およびスループットの向上に役立ちます。

初めてディープ ラーニング試用プロジェクトを展開する前に考慮すべき 5 つの領域を次に示します。

  1. 期待する成果を適切に設定する
  2. ディープラーニングの投資高価を理解しておく
  3. リソース計画とニーズを明確にする
  4. 小規模な社内試用プロジェクトから始める
  5. プロジェクトは段階的に進める

以下の詳細なガイドは、初めてディープラーニングを導入する工場やメーカーが、技術の様々な利点に対する組織全体のバイインを得ながら、判断ミスなどで時間や費用を無駄に費やさないよう手助けします。適切に実行されれば、最初の成功したプロジェクトによって、より積極的で戦略的な展開につながる可能性があります。

この 5 つのステップに関する詳細は、無料のガイド 『ディープラーニングによるファクトリオートメーション プロジェクトを始めるための 5 つのステップ』をダウンロードしてご覧ください。”

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ディープラーニング画像分析は、幅広い業界でファクトリオートメーションに新たなチャンスをもたらしています。表面欠陥の検査から可変部品の選別、最終アセンブリのチェック、製品の品質の評価、難しいテキストの読み取りまで、ディープラーニング対応のビジョンシステムは、さまざまな新しいアプリケーションを処理できます。

従来の「ルール」 ベースのマシンビジョンは、一貫性のある良質の部品で確実に機能し、高精度アプリケーションでは秀でています。ガイダンス、識別、測定、検査などの分野で非常に高速で高精度で実行できます。この種のマシンビジョンは、既知の変数、部品の有無、対象物間の距離、ロボットが部品を固定する位置の確認などに適しています。これらのタスクは、制御された環境でアセンブリラインに簡単に配置できます。しかし、そうでない場合はどうでしょうか?

マシンビジョン用ディープラーニングを採用します。ディープラーニングでは、例に基づくアルゴリズムとニューラルネットワークを使用して、欠陥の分析、対象物の検出と分類、および印刷されたマーキングの読み取りを行います。大量の例で良品がどのような状態であるかをコンピュータに教えることにより、ばらつきの許容範囲を考慮しながら、良い部品と欠陥部品の違いを見分けることができるようになります。

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しかし、現場では、新しい技術の潜在的な能力だけでは、適切に稼働している既存のプロセスを危険にさらすのを躊躇します。工場責任者が新技術を導入して、効率性が高まれば好都合ですが、新技術を導入したせいで生産性が下がれば、その悪影響は計り知れません。

ディープラーニングを実装するための 5 つのステップ

ディープラーニングを自動化戦略にうまく実装することで、コスト削減、非効率的な内部プロセスの改善、ルールベースのビジョンツールでは不可能な複雑な検査アプリケーションの自動化、およびスループットの向上に役立ちます。

初めてディープ ラーニング試用プロジェクトを展開する前に考慮すべき 5 つの領域を次に示します。

  1. 期待する成果を適切に設定する
  2. ディープラーニングの投資高価を理解しておく
  3. リソース計画とニーズを明確にする
  4. 小規模な社内試用プロジェクトから始める
  5. プロジェクトは段階的に進める

以下の詳細なガイドは、初めてディープラーニングを導入する工場やメーカーが、技術の様々な利点に対する組織全体のバイインを得ながら、判断ミスなどで時間や費用を無駄に費やさないよう手助けします。適切に実行されれば、最初の成功したプロジェクトによって、より積極的で戦略的な展開につながる可能性があります。

この 5 つのステップに関する詳細は、無料のガイド 『ディープラーニングによるファクトリオートメーション プロジェクトを始めるための 5 つのステップ』をダウンロードしてご覧ください。”

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