良品画像だけで学習、アノテーション不要

DeepSky-SS（良品学習）は不良サンプルがない、あるいは不良の想定が困難な製造ライン向けに開発された AI（ディープラーニング）システムです。立ち上げたばかりで不良が未発生のライン、想定外の異物が混入した場合の検知など、具体的な定義が困難な不良を検知する必要がある用途でお使い頂けます。

オールインワン：PC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。
細かな設定調整は不要：良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。また、不良が発生した場合はその画像を不良の具体例として教師画像に組み入れることができます。これにより具体化された不良の検知精度を向上させることができます。

DeepSky-SSで検出できるもの

「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」— 不良サンプルがない時や不良パターンが想定できない時、「良品でないことだけは確実に分かる」方式のDeepSky-SSが最適です。良品学習では良品の教師画像だけで学習するため「不良の種類」という概念はなく、そのため例えば異物であれば虫とビニール、欠陥であれば変形とキズのような分類を行うことはできません。代わりに、通常良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれていればそれらを「良品でないもの」として広く検知することができます。

物体認識との違い

物体認識では見つけたい不良、計数したいものをアノテーションという作業により確実に学習させることができます。そのため、小さな欠陥をより確実に検出したり、検出した物体の種類や数、位置なども知ることができます。見つけたい不良が分かっている場合は物体認識 AI で不良を明示的に学習させた方がより確実に検出できる傾向があります。このように良品学習と物体認識では得意とする役割が異なるため用途に応じて選定あるいは併用することをお勧めします。

検出例

ジャンパー部品の取付位置間違い（1カ所）

ジャンパー部品の取付位置間違い（2カ所）トグルスイッチの方向間違い（1カ所）

動作環境とオプション

DeepSkyをインストールするPCは特定のGPUを搭載している必要があります。
動作環境の詳細についてはお問い合わせ下さい。

パソコン※	OS	Windows10（64bit）
	CPU	Core i7以上
	RAM	16GB以上
	GPU	NVIDIA GeForce、Quadroシリーズ 標準モデル：VRAM 8GB以上推奨 標準外モデル：VRAM 12GB以上推奨 使用可否がご不安な場合はお手数ですがお問い合わせよりご確認頂けますと幸いです。
カメラ+レンズ		130万画素カラー（グローバルシャッター） ※特定のカメラのみ使用可能です。メーカーを選択することはできません。 レンズは対象物のサイズと撮像距離により選定
I/Oユニット		インテリジェントI/O 品種変更（32種類まで）、I/Oによる検査の実行、OK/NG/BUSYの出力が可能。

製品仕様と特徴

仕様
学習に使用する画像枚数	100枚～1,000枚程度
学習時間	20分～数時間程度
画像保存	品種ごとにOK、NGフォルダに分類して保存。（JPG、PNG）
CSV（Excel）データ保存	品種ごとに月（または日）ごとに分割して保存。
I/O入出力	オプションのインテリジェントI/Oにより品種切替と検査トリガの入力、OK/NG/BUSY出力を行います。
RS232C通信または ソケット通信	品種切替と検査開始、合否判定出力を行います。

特徴
検出パラメータ設定、プログラミング	不要
クラウド利用	不要
利用期限（月間/年間利用料）	なし
バージョンアップ	有償