要点
ディープラーニング検査ツールは、画像から学習し、時間をかけて改善することで、欠陥検出、アセンブリ検証、テキスト読み取りなどの複雑な作業を効率化します。生産ラインに適応性をもたらし、従来のシステムや人間の検査員では容易に対処できなかった課題に対処します。
自動車製造において、安定した品質を維持することは難しいことです。特に、予測できない欠陥が突然発生する可能性があるためです。ディープラーニングによる検査システムがデジタルカメラと画像認識アルゴリズムを使用して、錆、変色、損傷などの幅広い問題を見つける方法を学習します。適切に開発されたディープラーニングアプリケーションは、エラーを減らし、製品の品質を向上させる手助けをします。
検査アプリケーションでは、マシンビジョンとディープラーニングは次のように連携します。
- 開発者は良い製品の画像の学習セットを作成し、「正しい」製品の外観を確立する。
- 開発者は欠陥の画像を追加して、最も一般的な異常や欠陥を見つける。
- マシンビジョンカメラで生産ライン上のアイテムを撮影する。機械学習アプリケーションは、撮影された新しい画像を登録された画像と比較して、欠陥にフラグを立てる。
- アプリケーションは成功を求め、失敗を避けるように最適化されているため、時間の経過とともに精度が高まるように自己学習する。
ディープラーニングアプリケーションを構築するソフトウェアには、次の4つのコア機能が必要です。
1. 特徴検索とアセンブリ検証
マシンビジョンとディープラーニングソフトウェアの役割は、欠陥を見つけることだけではありません。登録画像や学習アルゴリズムを使用して、コンポーネントを特定することもできます。これは、コンポーネントを整列させるようにロボットアームに指示するようなタスクに役立ちます。これは、半導体、スマートフォン、医薬品などの高精度製品には欠かせません。
これらのアプリケーションは、その場所にある製品の数をスキャンすることもできます。そして、棚やカートンが一杯になるまで同じ製品を追加し続けるようロボットに指示することができます。パッケージ内のすべてのコンポーネントを計数して、余りがないことを確認することもできます。
最適な検索・検証ツールは、ルールベースのビジョンシステムや品質管理担当者も混乱させる、さまざまな照明と表面で動作します。
もっと読む：ディープラーニングアセンブリ検証ツールでさまざまなコンポーネントまたは部品構成を識別する
2. 欠陥検出とセグメンテーション
欠陥の特定は、生産においてディープラーニングソフトウェアに最も求められている機能です。マシンビジョンシステムは、1種類の欠陥にフラグを立てるようにプログラムすることができますが、複数の欠陥を特定するには時間がかかりすぎます。
欠陥検出ツールは、「良い」画像セットと、錆、へこみ、傷、ずれなどの一般的な欠陥の写真から開始します。最高品質の検出ツールには、「良い」画像とは異なっている欠陥を特定するオプションがあります。ツールは、このような希少な生産結果の画像で自己学習することにより、その精度を高めることができます。
セグメンテーションは、画像内の 1 つのセクションを識別し、ソフトウェアにその領域の欠陥をスキャンするように指示します。これにより、セグメント スキャンに関係のない領域を除外することで、ディープ ラーニング アプリケーションを簡素化できます。
詳細はこちら：ディープラーニングによる欠陥検出で自動車産業など様々な産業における検査を自動化する方法
3. 対象物とシーンの分類
オブジェクトとシーンを分類することで、ディープラーニングアプリケーションが欠陥をクラスに分割するのに役立ちます。これは、人の介入なしに自己改善するアプリケーションの能力をサポートします。一般に、画像は特定の特性に従ってラベル付けされた後、パラメータに従って分類されます。このようにすると、例えば、傷のある製品は自動的にペイントラインに戻され、へこみのある製品は金属加工に送ることができます。
また、色、テクスチャ、材料、パッケージング、欠陥タイプなどの一般的な特性に基づいて、分類で製品やコンポーネントをソートします。優れた分類ツールは、諧調、形状、寸法など、自然なばらつきに対して許容範囲を確立します。この許容範囲は、各クラスのニーズに応じて変化します。
もっと読む：ディープラーニングの分類ツールのしくみ
4. テキストと文字の読み取り
エンジンブロックや銅管などの表面の単語、数字、またはテキストを読むことは、人や標準的なマシンビジョンアルゴリズムではほとんど不可能です。照明は生産ラインで異なり、影ができる場所があれば、まぶしい場所もあり、工場の周囲の照明の変化に応じて終日変化します。
ディープラーニングアプリケーションは、フォントと書体を生産部品の文字と結び付けます。これにより、プラスチック製のカバーや衣服またはガーデニングツールなど、不均一な表面の文字を読みやすくします。高度な文字読み取りツールは、工場のみでなく、流通、物流、商業システムにも採用されています。
詳しく読む：あらゆる状況下でディープラーニングベースの OCR を使って複雑で難しいコードを読み取る
ディープラーニング ソフトウェアのその他の機能
上記の 4 つの機能に加えて、堅牢なディープ ラーニング ソフトウェア パッケージで以下が実現します。
- 高度な技術的知識を必要としない直感的なGUIで学びやすい
- 目視検査の生産環境に最適化されているため、画像セットが少なく、トレーニングも必要最小限
- Windows PC の GPU (グラフィックス・プロセッシング・ユニット) を採用
コグネックスディープラーニングには、他のオープンソースのディープラーニングフレームワークとは異なり、工場や生産環境向けに設計された、強力な機能が豊富に揃えられています。マシンビジョンツールライブラリと、共通の開発および展開フレームワーク内の高度なディープラーニングツールを組み合わせています。