Coaxpressフレームグラバー
Camera Linkフレームグラバー
非標準アナログフレームグラバー
標準PAL/NTSC/1080Pビデオキャプチャーカード
画像処理ソフト
評価・プロトタイピング用アプリケーション
画像取り込みソフトウェア
GigE Vision、USB3 Vision、CoaXPress
IMX Pregius、MIPI CSI‑2
マシンビジョン開発キット
畳み込みニューラルネットワークに基づく検査ライブラリ
Open eVisionには無償のDeep Learning Studioアプリケーションが含まれます。このアプリケーションは、データセットの作成やディープラーニングツールのトレーニングと検証においてユーザーを支援するためのツールです。Deep Learning StudioはEasySegmentにアノテーションツールを統合し、予測結果を正解アノテーションに変換することを可能にします。また、ツールを性能要件に合わせてグラフィカルに設定することも可能になります。たとえば、トレーニングの後で、より高い欠陥検出率とより高い合格検出率のどちらかを選択することができます。
ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生態的なニューラルネットワークからヒントを得たコンピューティングシステムです。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、画像解析の分野で最も一般的に使用される、深層のフィードフォワード人工ニューラルネットワークの一種です。 ディープラーニングは、大規模なCNNを使って、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決しにくい、または解決できない複雑な問題を解決します。ディープラーニングアルゴリズムの学習には例が使用されることが一般的であるため、より扱いやすいアルゴリズムといえます。ユーザーが部品を分類したり検査したりする方法を理解する必要はなく、トレーニングの始めの段階で検査対象の画像を多数示すだけで学習処理が進められます。トレーニングが正常に完了すると、部品の分類や欠陥の検出・分離に使用できるようになります。
EasyClassifyはDeep Learning Bundleの分類ツールです。 EasyClassifyではユーザーがトレーニング画像にラベル付けを行う必要があります。合格と不合格を示し、どのクラスに属するのかを指定する作業です。この学習/トレーニングプロセスが完了すると、EasyClassifyライブラリは画像を分類できるようになります。ある画像について、その画像がティーチングされたクラスに該当する可能性を示した、確率のリストを返します。たとえば、プロセスに不合格品と合格品を分ける設定が必要な場合、EasyClassifyは、各部品が合格か不合格かを返し、その確率を示します。
EasySegmentはDeep Learning Bundleの分離ツールです。EasySegmentは検出と分離を実行します。欠陥のある部品を識別し、その欠陥の正確な位置を画像内でピンポイントに示します。EasySegmentの教師ありモードは画像内の欠陥と「合格」部分のモデルを学習することで機能します。これには、予測セグメンテーションとして注釈がつけられた画像を使ったトレーニングを通じて行われ、それが完了すると、新しい画像の欠陥を検出して分離するために使用できるようになります。EasySegmentの教師ありモードは精度が高く、期待されるセグメンテーションに関する知識に基づくことで、教師なしモードに比べてより複雑な欠陥を分離することができます。
EasySegmentはDeep Learning Bundleの分離ツールです。EasySegmentは検出と分離を実行します。欠陥のある部品を識別し、その欠陥の正確な位置を画像内でピンポイントに示します。EasySegmentの教師なしモードは、「合格」サンプル (欠陥のないサンプル) とされるモデルを学習して機能ます。これは、「合格」サンプルの画像のみを使ったトレーニングを通じて行われ、それが完了すると、新しい画像を合格または欠陥に分類し、これらの画像から欠陥を分離するために使用できるようになります。あらかじめ欠陥の種類が不明な場合や欠陥サンプルが手元にない場合でも、合格のサンプル画像のみを使ってトレーニングすることで、EasySegmentの教師なしモードを使って検査を実施できます。
EasyLocateは、Deep Learning Bundleの位置検出および識別ライブラリで、画像内のオブジェクト、製品、または欠陥の位置を検出し、識別するために使用できます。重なり合うオブジェクトを区別する能力を備えているため、オブジェクトのインスタンスの数を数えるのに最適です。2つの手法を使用できます。
ディープラーニングには、特に学習段階において、一般的に非常に高いプロセッシング能力が必要となります。Deep Learning Bundleは、標準的なCPUをサポートしており、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動的に検出します。通常、1つのGPUの使用によって、学習と処理の段階は100倍速くなります。
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