Suakit-Tall

SuaKIT 画像処理ソフトウェア

ディープラーニング採用自動視覚検査ソリューション

ディープラーニング採用画像処理ソフトウェアが自動化する視覚検査アプリケーション

SuaKIT 画像処理ソフトウェアは、携帯電話、半導体、エレクトロニクス、自動車産業などで使用される複雑な材料や主要コンポーネントの画像処理検査と分類を行います。また、食品・飲料、包装、原材料産業の手動検査の自動化にも使用されています。

SuaKIT deep learning vision software on computer monitor
Defect detected on computer chip

品質と生産高の向上

SuaKIT の微調整されたディープラーニングモデルは、非常に高い精度の検査結果を実現します。このディープラーニングアルゴリズムの内部分析処理により、アップストリームの品質が高まることでオーバーキル(過剰な欠陥検出)とアンダーキル(欠陥の見逃し)を減らし、品質と収率を最適化します。

コスト削減

自動システムを導入することにより、信頼性の低い手動検査の頻度を減らすことができます。24 時間体制で検査作業を実行できることにより、スループットを最適化し、タクトタイムを改善して顧客の需要に対応します。SuaKIT の高い検出率も、高価な検査ハードウェアを追加する必要性をなくします。

Defect detected on a soda bottle
Defect detected on a part

確実な検証結果の確保

SuaKIT の整合性の高い検査により、ライン間、シフト間、工場間で同じ結果を保証します。ソフトウェアは、オフラインで確認および検証可能な画像と文書化された結果をアーカイブします。この貴重なデータは、品質エンジニアがアプリケーションを最適化し、異常な結果を理解するのに役立ちます。

主な機能

検出

Example of SuaKIT detection features

1つの画像内で異なるクラスの対象を検出

分類

Example of SuaKIT classification features

複数の事前定義されたクラスで画像をグループ化

セグメンテーション

Example of SuaKIT segmentation features

画像から欠陥の位置/面積/形状を正確に抽出

ディープラーニング アーキテクチャ

単一画像解析

各画像を学習して欠陥を検出

画像比較

2つの画像間の違いに集中し、欠陥を学習して検出

複数画像解析

画像間の関係を分析し、欠陥検出モデルを登録

ワンクラスラーニング

登録された正常画像に対する偏差に基づいて欠陥を識別

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