ディープラーニングによるハイブリッド製品検査
画像処理のみでは判別が難しい製品の外観検査にディープラーニングを併用することで検査の精度を高めます。こちらでご紹介している金属プレートの例以外にも様々な素材・形状の製品の外観検査に対応可能です。
画像処理のみでは難しい外観検査もディープラーニングで高精度に対応
用途
※下記は金属プレートを製品例にご紹介しております。
画像の「金属プレート」のような製品表面についた「打痕」と「インク汚れ」は、画像処理では判別がつきにくく、分類が困難でした。
ディープラーニングでは傷・打痕・汚れ・異物の学習を行うことで、良品か不良品かだけでなく不良品の場合はいずれに分類されるかの判別まで行うことができます。
これにより、本来不良品ではないはずの製品まで不良品としまうリスクを減らし、ロスの削減が可能です。
詳しくは資料をご覧ください。
システム仕様 画像
キズ・汚れ検査の製品
金属プレート
打痕
インク汚れ
