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AI画像処理/ロボット自動化

弊社AI深層学習(ディープラーニング)の特長

現在、広く採用されている画像検査方法はパターンマッチングが主流です。パターンマッチングでは、人では可能な曖昧な判断が出来ず、準備したサンプルとの類似部位の比較での判定となり限界があります。
弊社のAI深層学習は、曖昧を加味した人に近い判断が出来ることが特長です。
ルールベース
(パターンマッチング)

テンプレートと検査対象のパターンを相当数読み込ませなければならない。(数百枚~数千枚)

傷、シミの様な範囲、形状が不特定な状態は不得意

AI深層学習
(ディープラーニング)
002.jpg
Sourcehttps://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1821594116:
モデル(教師)画像をもとにライブラリ(の機械学習機 能)が自己でパラメーターを変化させモデルを構築。事前学習用の画像枚数は低く抑えられる。(数十枚~数百枚)

カスタマイズ(しきい値の調整)により人並みの精度を実現可能!

AI画像処理

● 外観傷検査

● 汚れ検査

● 対象カウント




ピックアップ自動化

● 上下料

● ピッキング

● 小箱組立機

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