ディープラーニング

マシンビジョンとディープラーニングの選択

Choosing between Machine Vision and Deep Learning

最も適切な検査方法を決定するアプリケーション要件

ディープラーニングベースの画像分析従来のマシンビジョンは、機能が重複するエリアと、それぞれの得意分野を持つ相補的技術です。従来のマシンビジョンとディープラーニングのどちらを選択するかは、以下で判断します。
  • 対象アプリケーションの種類
  • 処理するデータの量
  • 処理能力
従来のルールベースのプログラミング技術の得意分野:
  • ゲージと計測
  • 正確なアライメント
ディープラーニングベースの画像分析の得意分野:
  • 複雑な外観検査
  • 表面処理・材料分類
  • アセンブリ検証
  • 歪みおよび特徴の位置のばらつき
  • 難しい文字読み取り(印字の歪みを含む)

アプリケーションには両方の技術を採用している場合もあります。たとえば、従来の画像処理で対象領域を正確に特定し、ディープラーニングでその領域の検査を実行します。その後、ディープラーニングベースの検査の結果を従来の画像処理に渡して、サイズや形状の不良を正確に測定します。

マシンビジョンやディープラーニングを実装する時期

ディープラーニングベースの画像分析と従来のマシンビジョンは、機能が重複するエリアと、それぞれの得意分野を持つ相補的技術です。アプリケーションには両方の技術が必要または採用している場合もあります。

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