EasyClassify

ディープラーニング分類ライブラリ

概要
  • 分類トレーニングおよび画像分類機能を含みます
  • 欠陥品の検出または各種クラスへの製品の分類
  • データ拡大をサポート。分類ごとにわずか100件のトレーニング画像で実行可能
  • CPUおよびGPUプロセッシングとの互換性
  • データセット作成、トレーニング、および評価に使用できる無償のDeep Learning Studioアプリケーションを含みます
  • Deep Learning Bundleの一環としてのみ提供



比較 販売店


ディープラーニングとは?

ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生態的なニューラルネットワークからヒントを得たコンピューティングシステムです。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、画像解析の分野で最も一般的に使用される、深層のフィードフォワード人工ニューラルネットワークの一種です。 ディープラーニングは、大規模なCNNを使って、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決しにくい、または解決できない複雑な問題を解決します。ディープラーニングアルゴリズムの学習には例が使用されることが一般的であるため、より扱いやすいアルゴリズムといえます。ユーザーが部品を分類したり検査したりする方法を理解する必要はなく、トレーニングの始めの段階で検査対象の画像を多数示すだけで学習処理が進められます。トレーニングが正常に完了すると、部品の分類や欠陥の検出・分離に使用できるようになります。


データ拡大
データ拡大

ディープラーニングは、ある一連の基準画像の分類方法をティーチングするなど、ニューラルネットワークをトレーニングすることによって実施されます。プロセスのパフォーマンスは、その一連の基準画像がどれくらい典型的であり広域であるかという点に大きく左右されます。Deep Learning Bundleは、「データ拡大」を実装しており、それによって、プログラム可能な範囲で既存の基準画像を修正する (シフト、回転、拡大縮小など) ことで追加の基準画像を作りだしています。そのため、Deep Learning Bundleでは、分類ごとに必要となるトレーニング画像はわずか100件に抑えることができます。


性能
性能

ディープラーニングには、特に学習段階において、一般的に非常に高いプロセッシング能力が必要となります。Deep Learning Bundleは、標準的なCPUをサポートしており、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動的に検出します。通常、1つのGPUの使用によって、学習と処理の段階は100倍速くなります。


EasyClassifyの説明
EasyClassifyの説明

EasyClassifyはDeep Learning Bundleの分類ツールです。 EasyClassifyではユーザーがトレーニング画像にラベル付けを行う必要があります。合格と不合格を示し、どのクラスに属するのかを指定する作業です。この学習/トレーニングプロセスが完了すると、EasyClassifyライブラリは画像を分類できるようになります。ある画像について、その画像がティーチングされたクラスに該当する可能性を示した、確率のリストを返します。たとえば、プロセスに不合格品と合格品を分ける設定が必要な場合、EasyClassifyは、各部品が合格か不合格かを返し、その確率を示します。


Open eVisionのDeep Learning Bundleを選ぶ理由
Open eVisionのDeep Learning Bundleを選ぶ理由

  • Deep Learning Bundleは、特にマシンビジョン用途での画像解析を念頭に、調整、パラメーター化、および最適化されています。
  • Deep Learning BundleのAPIは単純であるため、数行のみのコードでディープラーニング技術の性能を活用できます。
  • ご購入前にお試しください: Deep Learning Bundleには、Deep Learning Studioトレーニング・評価アプリケーションが同梱されています。
EasyClassifyとEasySegmentを個別に購入することはできません。Deep Learning Bundleの一環としてのみ提供されています。
Deep Learning StudioよりDeep Learning Bundleをダウンロードしてお試しください。ご不明な点がございましたら、お気軽にEuresysのサポートまでお電話ください。


DG06 Technology Development Department の支援を得て開発
DG06 Technology Development Department の支援を得て開発


EasyClassifyの有効使用
EasyClassifyの有効使用

一般的に、ディープラーニングは精密な測定や計量が必要な用途には向いていません。また、ある種のエラー (検出漏れなど) を容認できないような場合には、推薦されません。 EasyClassifyは、たとえば、分類がさまざまな尺度と位置における複雑な形状やテクスチャに依存している場合といったように、欠陥を明確に示すのが困難な場合に、従来のマシンビジョンよりも高い性能を発揮します。 さらに、「お手本学習」というディープラーニングのパラダイムによって、コンピュータビジョンプロセスの開発時間を短縮することができます。


Deep Learning Studio
Deep Learning Studio

Open eVision includes the free Deep Learning Studio application. This application assists the user during the creation of the dataset as well as the training and testing of the deep learning tool. For EasySegment, Deep Learning Studio integrates an annotation tool and can transform prediction into ground truth annotation. It also allows to graphically configure the tool to fit performance requirements. For example, after training, one can choose a tradeoff between a better defect detection rate or a better good detection rate.


Software
Host PC Operating System
  • Windows 10 (64-bits)
  • Windows 8 (64-bits)
  • Windows 7 (64-bits)
APIs
  • Supported Integrated Development Environments and Programming Languages:
    • Microsoft Visual Studio 2008® SP1 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2010® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2012® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2013® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2015® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
    • Microsoft Visual Studio 2017® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Ordering Information
Product code - Description
Optional accessories
Presence Check

プレゼンス/アブセンス・チェック

EasyImageのグレースケール解析機能は、簡単なプレゼンス/アブセンス・チェックに使用されます
Surface

表面解析

EasyImageは表面の欠陥を明らかにするために使用され、EasyObjectのブロブ解析機能はそれらの欠陥を分けて測定することができます。
Code Verification

ラベル印刷機向けのコード品質検証