【製品カタログ】Euresys Deep Learning

DATASHEET Deep Learning Bundle 畳み込みニューラルネットワークに基づく検査ライブラリ 概要 • マシンビジョンアプリケーション向けに最適化されたDeep Learning検 査ライブラリ • 画像の分類、教師ありまたは教師なしのセグメンテーション、およびオ ブジェクトの位置検出を実施 • EasyClassify、EasySegment、およびEasyLocateが含まれます • サンプルAPI • 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 • 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 メリット 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。 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、EasySegment、およびEasyLocateを個別に購入することはできません。これらは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。 EasyClassifyの説明 EasyClassify</A>はDeep Learning Bundleの分類ツールです。 © EURESYS S.A. Subject to change without notice - 1 / 6 - Deep Learning Bundle - 2021-10-28 04:27

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。 EasySegment教師なしモード 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。EasySegmentの教師なしモードは、「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て機能ます。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、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。 EasySegment教師ありモード 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。EasySegmentの教師ありモードは画像 内の欠陥と「合格」部分のモデルを学習することで機能します。これには、予測セグメンテーションとして注 釈がつけられた画像を使ったトレーニングを通じて行われ、それが完了すると、新しい画像の欠陥を検出して分 離するために使用できるようになります。EasySegmentの教師ありモードは精度が高く、期待されるセグメンテー ションに関する知識に基づくことで、教師なしモードに比べてより複雑な欠陥を分離することができます。 EasyLocateについて EasyLocateは、Deep Learning Bundleの位置検出および識別ライブラリで、画像内のオブジェクト、製品、また は欠陥の位置を検出し、識別するために使用できます。 重なり合うオブジェクトを区別する能力を備えている ため、オブジェクトのインスタンスの数を数えるのに最適です。 具体的に言うと、EasyLocateは、画像内で検出された各オブジェクトまたは欠陥を囲むボンディングボックス を予測し、各ボンディングボックスにクラスラベルを割り当てます。検出される必要のあるオブジェクトまた は欠陥にボンディングボックスとクラスラベルが付けられている画像を使ってトレーニングする必要がありま す。 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。Deep Learning StudioはEasySegmentにアノテーションツールを統合し、予測結果を正解アノテーションに変 換することを可能にします。また、ツールを性能要件に合わせてグラフィカルに設定することも可能になりま 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。 Deep Learning Bundleの機能の比較 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。 Neoライセンスシステム • Neoは、Euresysの新しいライセンス管理システムです。信頼性が高く最新式のNeoは、Open eVisionとeGrabberのラ イセンスの保管にもりようできるようになりました。 • Neoでは、NeoドングルまたはNeoソフトウェアコンテナーの2通りから、ライセンスを有効化する手段を選ぶことがで きます。ライセンスを購入してから、お選びください。 • 頑丈なハードウェアで提供されるNeoドングルでは、1台のコンピューターから別のコンピューターにライセンスを移 動できる柔軟性が備わっています。 • Neoソフトウェアコンテナーは、専用のハードウェアを使用する代わりに、ライセンスを有効化したコンピューター にリンク付けられます。 • Neoには2種類の操作が可能な専用のライセンスマネージャーが付属しています。直感的に操作できるグラフィカル ユーザーインターフェイスと、Neoによるライセンス管理の自動化を容易に行えるコマンドラインインターフェイス のどちらででも作業が可能です。 すべてのOpen eVisionライブラリはWindowsとLinuxで利用可能 • Windows 7～Windows 10、x86（32ビット）およびx86-64（64ビット） • Linux x86-64（64ビット）、glibcバージョン2.18以降 DG06 Technology Development Department の支援を得て開発 © EURESYS S.A. Subject to change without notice - 2 / 6 - Deep Learning Bundle - 2021-10-28 04:27

対応分野 電気機器産業向けマシンビジョン • PCB検査 • マーク検査 • LED検査 一般製造業向けマシンビジョン • プレゼンス/アブセンス・チェック • 表面解析 • アセンブリ検査 • ラベル印刷機向けのコード品質検証 食品検査産業向けマシンビジョン • 食品検査と分類 仕様 Software Host PC Operating System • Open eVision is a set of 32-bit and 64-bit libraries that require a processor compatible with the SSE4 instruction set. • The Deep Learning Bundle is only available in the 64-bit Open eVision library. • Open eVision can be used on the following operating systems: – Windows 10 (32- and 64-bits) – Windows 8 (32- and 64-bits) – Windows 7 (32- and 64-bits) – Linux 64 bits (x86-64 only) with a glibc version greater or equal to 2.18 • Since Open eVision 2.6, discontinued support of: – Windows Vista 32-bits Service Pack 1 – Windows XP 32-bits Service Pack 3 – Windows Embedded Standard 2009 32-bits • Remote connections – Remote connections are allowed using remote desktop, TeamViewer or any other similar software. • Virtual machines – Linux virtual machines are supported. Microsoft Hyper-V and Oracle VirtualBox hypervisors have been successfully tested. – Windows virtual machines are not supported. • Minimum requirements: – RAM: 8 GB – Display size: 800 x 600. 1280 x 1024 recommended. – Color depth: 16 bits. 32 bits recommended. – Between 100 MB and 2 GB free hard disk space for libraries, depending on selected options. © EURESYS S.A. Subject to change without notice - 3 / 6 - Deep Learning Bundle - 2021-10-28 04:27

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) – Microsoft Visual Studio 2019 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI) – QtCreator 4.15 with Qt 5.12 Ordering Information Product code - Description • 4182 - Open Deep Learning Bundle for USB dongle • 4232 - Open Deep Learning Bundle for PAR dongle • 4282 - Open Deep Learning Bundle for soft-based licensing • 4332 - Open eVision Deep Learning Bundle Optional accessories • 6512 - eVision/Open eVision USB Dongle (empty) • 6513 - eVision/Open eVision Parallel Dongle (empty) • 6514 - Neo USB Dongle (empty) © EURESYS S.A. Subject to change without notice - 4 / 6 - Deep Learning Bundle - 2021-10-28 04:27

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