ディープラーニングのメリット
コンピューターやカメラで対応可能な検査の裾野を広げるディープラーニング
ディープラーニングは、これまで画像処理の専門知識が必要であったアプリケーションで、画像処理の専門家でなくても課題を解決できるようにします。ディープラーニングは、ルールベースのアルゴリズムを開発してスクリプトを作成するアプリケーション開発者の論理的な負担を、エンジニアによるシステムトレーニングに置き換えます。また、目視以外で対応できなかったアプリケーションの実現の可能性を広げます。ディープラーニングによって、マシンビジョンがより使いやすくなり、コンピューターやカメラによる正確な検査を実現する可能性を拡大します。
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人による目視検査との比較 |  |
従来のマシンビジョンとの比較 |  |
ディープラーニング オープンソース ライブラリとの比較 |
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一貫性の向上 休むことなく、すべてのライン、シフト、工場で同レベルの品質を保つことができます。 |
難しいアプリケーションに最適 旧式のルールベースのアルゴリズムでは不可能または難しい複雑な検査、分類、検索アプリケーションに対応。 |
少ないデータおよびコンピューター処理で実現可能。 たったの百枚程度の画像でトレーニングが完了（従来必要だった数百万枚の画像は不要）。画像はローカルマシンに保存されるため、コンピューターのリソースが最小限で素早く安価な実装が可能。 |
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信頼性が高い 設定した許容範囲外の欠陥も特定します。 |
簡単設定 アプリケーションを素早く設定することができるため、概念実証や実装時間が短縮できる。 |
シンプルなトレーニング用インタフェース ソフトウェアは実際の工場条件に基づいて設計されているため、特別な専門知識が不要。 |
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高速化 数ミリ秒で欠陥を検出できるため、高速アプリケーションにも対応可能で、スループットが向上する。 |
変動に柔軟 コントロールから許容偏差の評価を必要とするアプリケーションの欠陥ばらつきも処理可能。 |
グローバルなサポート コグネックスのエンジニアおよび技術エキスパートのネットワークがワールドクラスのアプリケーションサポートを提供。 |
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検査官は、例から学び、コントロールから許容偏差を理解するのに優れています。一方、マシンビジョンはより確実です。ディープラーニングは、検査員による目視検査の柔軟性とコンピューターの一貫性と速さを融合しています。
