EasySegment

ディープラーニング分離ライブラリ

概要
  • 教師なしモード: 「良質」の画像のみを使って、新しい画像の異常と欠陥の検出と分離を行えるようにトレーニングします
  • あらゆる画像解像度で実行可
  • データ拡大とマスクをサポート
  • 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。


EasySegmentの説明
EasySegmentの説明

EasySegmentはDeep Learning Bundleの分離ツールです。 EasySegmentは検出と分離を実行します。欠陥のある部品を識別し、その欠陥の正確な位置を画像内でピンポイントに示します。 教師なしモードを使用する場合、EasySegmentは、「合格」サンプル (欠陥のないサンプル) とされるモデルを学習します。これは、「合格」サンプルの画像のみを使ったトレーニングを通じて行われます。それが完了すると、新しい画像を合格または欠陥に分類し、これらの画像から欠陥を分離するために使用できるようになります。 あらかじめ欠陥の種類が不明な場合や欠陥サンプルが手元にない場合でも、合格のサンプル画像のみを使ってトレーニングすることで、EasySegmentの教師なしモードを使って検査を実施できます。


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


EasySegmentの有効使用
EasySegment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。 EasySegmentの教師なしモードは、特に、欠陥サンプルの入手が困難な場合の検出と分離タスクに有効です。 ディープラーニングツールには、通常、自然物体や既製品の画像を使用できます。こういったものの表面パターン (木材、繊維など) は複雑であるため、従来のマシンビジョンアルゴリズムによる欠陥の検出は非常に困難です。 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には無償のDeep Learning Studioアプリケーションが含まれます。このアプリケーションは、データセットの作成やディープラーニングツールのトレーニングと検証においてユーザーを支援するためのツールです。 EasySegmentの教師なしモードの場合、Deep Learning Studioにおいてパフォーマンス要件に適合するようにグラフィックを使ってツールを設定できます。たとえば、トレーニングの後で、より高い欠陥検出率とより高い合格検出率のどちらかを選択することができます。


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