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事例紹介

Case Study

自社検討事項のためお客様ではありません 様

DeepLearningへの取り組み

弊社ではDeep Learningに取り組んでいます。実際にお客様からご依頼を受けて実テーマに導入するソフトウェア対応も行っています。
オープンソースからDeep Learningを作り上げると言う事はしておりません。
弊社では画像処理システムの開発を主業務としているため、商用ライブラリを使用しています。
その為Deep Learningも商用ライブラリを使用しています。
現在評価しているのは
・HALCON
・EURESYS
の2つになります。

いくつかの検討依頼及びルールベースの画像処理で行っていた検査を置き換えが可能かという観点からも評価を行っています。
外観検査に関しては光学系で欠陥を強調できるかが鍵となり、それができればルールベースで検査を行った方が良いと考えます。
このような欠陥ではなく、シミやムラのようにボヤっとした欠陥に関してはDeep Learningの効果がある考えています。

また分類に関してはDeep Learningが効果を発揮しやすいテーマであると考えています。

一般的に販売されている錠剤数種類を乱雑に並べて、撮像をしたものを1粒ごと切出してDeep Learning似て学習させ、検証させました。
結果は非常に優秀で、ルールベースの色と形状判別で仕分けするより安定しています。

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