エレクトロニクス

コンデンサ分類

ディープラーニングを使用して 1 つの画像から電子コンデンサを正確に分類およびソート

Capacitor Classification

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電子部品の分類では、部品が複数のクラスに分類され、それぞれの外観にばらつきがある場合に特に困難です。コンデンサは、メーカーや仕様に応じて、種類(セラミックと電気)、サイズや色が異なります。同じタイプでも、パターンの違いで混乱を招く可能性があります。円筒の形状や照明によって検査はさらに複雑になります。VisionPro Deep Learning は、1つの画像内で複数の分類を自動化するディープラーニングベースのツールとしてお使いいただけます。

製品見積り

エンジニアは、欠陥検出ツールを使用し、一連のコメント付き画像を教師ありモードでソフトウェアに登録します。これにより、ゴールドキャパシタと電解コンデンサの両方が「OK」部品として分類されます。実行時に、モデルは、すべてのゴールドキャパシタおよび電解コンデンサの両方を 1 つのタイプとして抽出し、セグメント化します。検査の次の段階では、分類ツールは、同じタイプのばらつきを考慮しながら、各コンデンサの属性を学習します。このように、外観は似ていても、色とマーキングによって異なる電気コンデンサを区別することができます。Cognex Deep Learning は、登録情報によって分類されたモデルに基づいて、実行時に1つの画像からコンデンサを正確に分類し、ソートします。

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