Suakit-Short

SuaKIT 画像処理ソフトウェアツール

ピクセルラベル(分類)

ピクセルラベルは、分類された画像内の不良部分をラベル化して、検査精度を向上することができます。不十分な画像データでも高い検査性能を実現することができます。

Examples of OK and NG inspection images

ネットワークオプション(セグメンテーション)

「文脈ネットワーク」は、オーバーキル(過剰な欠陥検出)の割合を最小化し、「センシティブネットワーク」はアンダーキル(欠陥の見逃し)の割合を最小化するセグメンテーション機能です。このいずれかのネットワークを選択することにより、欠陥検出結果を最適化できます。

Chart showing overkill and underkill rates
Examples of incorrect and correct image analysis of an electronic part

ビジュアルデバッガー(分類)

このビジュアルデバッグ機能は、画像のどの領域にディープ ラーニング アルゴリズムが重点を置いて分析したかを視覚化します。これにより、ユーザーの意図に従って検査が行われたかどうかをユーザーが確認できます。

継続学習(単一 x 分類)

継続学習とは、事前登録されたニューラルネットワークを使用してディープラーニングモデルをトレーニングする方法で、各新製品に必要な登録の時間と画像を最小限に抑えることができます。

Models of convention and new deep learning training methods

不確実性データ分析

この機能を使うと、登録データのレビューが簡単に行えます。OK/NG の判別が難しい曖昧なデータを分析して抽出することにより、不適切なラベルによって誤って分類された画像を簡単に見つけることができます。

Chart showing data analysis of normal and defective parts
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