【COGNEX】VisionPro ViDi 3.X

Deep Learning 画像処理ソフト VisionPro ViDi 3.X 〜Deep Learning評価テスト〜 Deep Learning画像処理の特徴 ・⽋点をダイレクトに⾊塗りをする簡単な教⽰作業のため、画像処理 の専門的知識がなくても目視検査に近しい判定をすることができる。 ・従来のルールベースでは困難な複雑な判定をすることができる。 ・閾値を2本引くことができる(OK/Inter/NGエリア)。 こんなお悩みありませんか? ・ルールベースの画像処理で検査の⾃動化を検討したが、 実現困難だった。 ・Deep Learningに興味はあるが、やりたいことが判定可能 なのか知りたい。 ・他社Deep Learningとの⽐較を⾏いたい。 評価テストの流れ STEP0 STEP1 STEP2 STEP3 ヒアリング 画像提供 教示⇒学習 評価ﾚﾎﾟｰﾄ提出 お客様の困りごと 当社技術員が、教⽰ お客様が検査したい (⽋点情報)をヒアリ 作業を⾏い、良好な 評価結果をレポート ワークの画像を提供 ングさせて頂きViDi 判定になるよう、 作成し、提出させて 頂きます(100枚程 で判定できそうかの DeepLearningで調 頂きます。 度)。 1次診断を⾏います。 整を⾏い学習します。 ご発注 2〜3週間

Deep Learning 画像処理ソフト VisionPro ViDi 3.X 〜Deep Learning評価テスト〜 Deep Learning評価テストの仕組み 画像100枚の場合 OK画像合計50枚 NG画像合計50枚 学習用OK画像20枚 学習用NG画像20枚 ※学習に使った画像は、 評価には使いません。 + + + ※画像の枚数の配分は目安になります。 ※100枚以下の少ない 評価用OK画像30枚 評価用NG画像30枚 枚数でも評価は可能 です。 ⾦額と条件 ■1件︓30,000円〜 ・画像は100枚迄(OK/NG画像ともに20枚以上用意して下さい)。 ・NG画像とは別に、⽋陥の場所に印をつけた資料をご用意願います。 ・画像はOK/NGごとにフォルダ分類頂き、それに応じたファイル名 をお付けください。 ご用意頂きたい画像の内容 ・カメラを固定し、カメラとワークの距離が変わらないように撮像 を⾏ってください。 ・カメラレンズ面とワーク検査面が平⾏になるように撮像してくだ さい。 ・撮像方向は常に同じにしてください。 ・明るさはできるだけ同じにしてください。（照明などの用意が難 しい場合は外乱の少ない場所で撮像を⾏ってください。） ・画像ごとに不良部位が明確にわかるように撮像して下さい。 ・提供頂く画像ファイルは、PNG/BMP/TIFF/JPEGのいずれかでお 願いします。 【お問い合わせ先】 菱電商事株式会社 FA・施設システム事業本部 〒170-8448 東京都豊島区東池袋3-15-15 http://www.ryoden.co.jp/ FA事業部 FA事業推進部 TEL︓03-5396-6337 FAX︓03-5396-6036Mail︓vidi@mgw.ryoden.co.jp