Example実例紹介
Preferred Networks Visual Inspection を使用した標準ソフト
| カテゴリー | 電子部品 |
|---|---|
| ワーク | ねじ |
| 検査内容 | 外観検査 |
| アプリケーション | キズ検査 |
Before
ネジの表面の欠陥を撮像した画像です。
従来の画像処理では欠陥検出のために、検出エリアの設定やワーク表面の明るさの変化等の設定をする必要がありました。
従来の画像処理では欠陥検出のために、検出エリアの設定やワーク表面の明るさの変化等の設定をする必要がありました。
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。
ルールベース画像処理 ・・・ VisionPro
Deep Learning画像処理 ・・・ Preferred Networks Visual Inspection
以下のような検査に適しています。
・ 欠陥検査
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。
ルールベース画像処理 ・・・ VisionPro
Deep Learning画像処理 ・・・ Preferred Networks Visual Inspection
以下のような検査に適しています。
・ 欠陥検査