学習型欠陥検出ライブラリ AdInScope®/Inspection | |||||||||||||||
独自のファジィニューロ欠陥検出技術(※1)によって、ばらつきのある画像であっても真の欠陥だけを検出する機能を提供します(※1 特許第3741672号) このライブラリでは画像の曖昧さやバラツキをリアルタイムで高速に学習し、最適な欠陥検出ファジィルールを画素毎に自動生成します。少数の良品サンプルで簡単に学習できますので、小ロット・多品種でも、効率的かつ高速な品種登録が可能で、面倒な調整作業をすることなく直ちに検査が開始できます。 また、パソコンと画像入力ボード以外のハードウェアを必要としないため、従来の検査システムを大幅にコストダウンすることができます。 基本ソフトを軸に、様々な分野の顧客要求に応える最適なシステムをご提供できます。
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歪み補正ライブラリ | |||||||||||||||
独自の歪み補正技術(※2)を用いて、局所的に歪みがあり画像全体のシフト・回転では画像の位置あわせができない画像に対して、画像の伸縮や不規則変形によって画像全体を正確に位置合わせする機能を提供します(※2 特許第3754401号) 歪み補正ライブラリを学習型欠陥検出ライブラリ AdInScope/Inspection に追加することで局所的な歪みを持つ画像に対しても高感度な欠陥検出を実現します。 画像改善前処理処理 画像補正(XYθ+歪み補正) ティーチング画像において検査対象物を決め、その対象物の角度と検査画像の検査対象物の角度差分を回転補正する設定が可能です。 指定された回転補正設定は、検査時の取込画像に検査前に行われます。 例:)数では、検査対象画像をXY位置補正後、15°回転補正、歪み補正をおこないます。 |
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ファジィニューロ学習推論ライブラリ μ-RNA | |||||||||||||||
独自のファジィニューロ学習推論技術(※3)によって、画像から得た多種多様な特徴量パタンを用いて学習、推論を行う機能を提供します(※3 特許第3476211号) 学習型欠陥検出ライブラリ AdInScope/Inspection と組み合わせることで入力した画像から欠陥箇所を検出し欠陥を分類(欠陥種別を出力)するようなシステムの構築例です。 欠陥検出部分を任意の特徴検出アプリケーションと置換することも可能です。 |
AdInScope®の特長 | ||
ここが違う!「学習型欠陥検出機能」(特許取得済) | ||
学習機能により、画像の特徴に最適な欠陥検出ファジィルールを、画素毎に自動生成。 欠陥検出ファジィルールにより、検査対象に曖昧さやバラツキがあっても、疑似欠陥を抑えて高感度な検査が可能。 小ロット・多品種でも、小数の良品サンプルで簡単学習できるので、効率的かつ高速な品種登録が可能。 時代の流れに即対応! |
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ここが違う!「歪み補正機能」(特許取得済) | ||
位置と回転の補正だけでは不十分な、伸び縮みや不規則変形を補正。 完全自動補正なので、複雑なパラメーター設定は必要なし。 歪み補正を行っても、位置補正とほぼ同等の高速処理が可能。 |
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ここが違う!「分類機能」ファジィニューロ学習推論 (特許取得済) | ||
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