分布分類学習ディープラーニング

品質検査、等級判定等の目視による判定を自動化し、判定精度の向上に繋げます。

分布分類学習ディープラーニングの概要

品質検査、等級判定の自動化

ディープラーニング(DL)

人による不良品、等級判別等の目視検査では経験による違い、人によるばらつき等、品質管理の精度を保てない問題が発生する場合があります。

従来、自動化のための画像処理の開発にあたっては、検査対象の部品、製品ごとの特徴量を見つけ出し、試行錯誤しながらロジックを設定する必要がありました。

当社では、データサイエンス技術を適用し、自動で精度の高い判定を実現する品質検査、等級判定のアルゴリズムやロジックを選定、開発いたします。

ディープラーニングを活用した品質検査、等級判定

膨大なデータを利用した検査、判定

ディープラーニングを適用した画像データによる外観検査によって、高速、高精度な処理を実現することができます。

画像データは情報量が数値データよりも多いため、大量な画像データでは高速な計算処理能力が必要となってきます。当社では高速並列処理の豊富な経験を活かしたデータ分析も提供いたします。

DL開発フロー

メリット

  • 特徴に応じたアルゴリズムの開発の必要が無い。
  • 画像に応じたパラメータの調整を必要としない。 ⇒ 開発期間の短縮
  • データに含まれる特徴を各層で自動的に学習し、高い精度の判別能力を実現します。

ディープラーニング判別モデル

ディープラーニング判別モデル

※枠内に対して枠外の割合で等級が左右される事例。枠外の位置や色が異なっても判別可能。

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JFEテクノリサーチ株式会社 営業本部