Example実例紹介
HALCON を使用した標準ソフト
| カテゴリー | 自動車部品 |
|---|---|
| ワーク | ブッシング |
| 検査内容 | 外観検査 |
| アプリケーション | ディープラーニング ＋ ルールベース画像処理 |
Before
ゴムブッシングの撮像画像です。
全体的に色が黒く、コントラストが少ない、また、欠陥の形状も毎回異なるため、いままでの画像処理では検出が難しい欠陥です。
全体的に色が黒く、コントラストが少ない、また、欠陥の形状も毎回異なるため、いままでの画像処理では検出が難しい欠陥です。
After
ディープラーニングを使用することにより、細かな設定はする必要がなく、OKの撮像画像を登録するだけで、欠陥部分の検出が可能になります。
【主な特徴】
ルールベースの画像処理と Deep Learningを複合して検査が可能です。
ルールベースの画像処理にて画像フィルタ、位置合わせ、画像の切出し処理を行い
その後 Deep Learningにて欠陥検査を行う等の処理がこのソフトがあれば簡単に実現可能です。
さらに Deep Learningの検査結果に対してルールベースにて面積を測定するようなことも可能です。
以下のような検査に適しています。
・ 欠陥検査
・ 品種判別
ルールベースの画像処理と Deep Learningを複合して検査が可能です。
ルールベースの画像処理にて画像フィルタ、位置合わせ、画像の切出し処理を行い
その後 Deep Learningにて欠陥検査を行う等の処理がこのソフトがあれば簡単に実現可能です。
さらに Deep Learningの検査結果に対してルールベースにて面積を測定するようなことも可能です。
以下のような検査に適しています。
・ 欠陥検査
・ 品種判別