【COGNEX】VisionPro Deep Learning

VISIONPRO DEEP LEARNING ディープラーニング採用の画像解析向けグラフィカルプログラミング環境 VisionPro® Deep Learning は、ファクトリオートメーション用に設計されたディープラーニングを採用したクラス最高の画像 解析ソフトウェアです。実地試験を経たアルゴリズムは、マシンビジョン専用に最適化され、パフォーマンスを損なうことなくニ ューラルネットワークのトレーニングを簡素化するグラフィカルユーザーインターフェイスを備えています。VisionPro Deep Learning は、従来のマシンビジョンでは難しすぎる複雑なアプリケーションを解決すると同時に、目視検査では不可能な一 貫性とスピードも提供します。VisionPro のルールベースのビジョンライブラリと組み合わせることで、オートメーションエン ジニアは簡単に手元のタスクに適したツールを選択できます。 部品検索とアセンブリ検証 欠陥検出 オブジェクトと 文字読み取り シーンの分類 腐食 直感的な グラフィックス トレーニング VisionPro Deep Learning のグラフィ カル トレーニング インタフェースは、画 像の収集、ニューラルネットワークのト レーニング、さまざまな画像セットでの テストを簡素化します。独自のツールチ ェーン機能により、ユーザーは問題を 小さなステップに分割することで、最適 化が容易になり、必要なトレーニング 画像が少なくなります。

共通環境での統合の簡素化 ユーザーは、革新的なディープラーニングツールと共に、従来のマシンビジョンツールを幅広く選択して利用できま す。VisionPro Deep Learning は、プログラムによる統合とディープラーニング用ツールセットへのアクセスを可能に し、Cognex Designer™ のグラフィカル開発インターフェースを提供します。低レベルのマシン統合から、Cognex Designer を使用したアプリケーション固有の HMI の導入まで、VisionPro Deep Learning は、ビジョン検査を開発し、実運用環境に 統合する方法に柔軟性を提供します。 プログラムによる統合 グラフィックスのプロトタイプ作成 VisionPro と VisionPro Deep Learning の画像、グラ ディープラーニングのワークスペースを Cognex フィックス、結果の変換が簡単に行えます。 Designer アプリケーションに統合することで、画 像の取り込み、結果処理、I/Oを簡素化できます。 ディープラーニング用 PatMax フィクスチャリング 完全実装可能なアプリケーション PatMax の精度とワンステップ トレーニングを Cognex Designer を使用して、VisionPro および VisionPro Deep Learning 検査、分類、OCR ツール ディープラーニングアプリケーションを作成して展 と組み合わせます。 開します。 VisionPro ディープラーニング 2

ディープラーニング ツールセット VisionPro ディープラーニングツールは、従来のルールベースの画像処理アルゴリズムとは異なり、実例を登録します。 これらのツールは、ファクトリオートメーションのビジョン検査用に最適化され、より迅速な学習を可能にする少量の 画像セットを使用します。また、使いやすい GUI は、アプリケーションを管理および開発するためのシンプルな環境も 提供します。従来のルールベースのマシンビジョンアでは複雑すぎるアプリケーションに対応する、Blue-Locate、Red- Analyze、Green-Classify、および Blue-Read ツールから選択します。 フィクスチャリング、計数、アセンブリ検証の Blue Locate Blue Locate ツールは、様々な外観の部品を検索します。雑多な背景、照明の悪い環境、低コントラストの部品、さらには湾曲 または異形部品の特徴を検出します。Blue Locate は、ユーザーが提供するサンプルから学ぶことによって全体像、向き、輝 度、グレアおよび色にばらつきがあっても部品を検出します。 Blue Locate は、自動アセンブリ検証のための信頼性の高いソリューションとしてもお使いいただけます。外観が異なる、ま たはサイズが異なる場合でも、広範なコンポーネント ライブラリを作成することで、ツールをトレーニングして、さまざまなコ ンポーネントを見つけることができます。検査した製品に基づいてレイアウトを作成することにより、ツールはさまざまなレイ アウトに合わせて調整しながら、複数の特徴の位置とコンポーネントタイプを同時にチェックします。 半透明の医療用ガラス注射器の計数 キットのアセンブリが正しいか確認 欠陥検出とセグメンテーションの Red Analyze Red Analyze ツールは、さまざまな部分背景と表面テクスチャでも微妙な欠陥を検出します。良品と不良品の実例を登 録することにより、照明や部品の位置にばらつきがある場合でも、それをエラーと見なさずに、きずや汚染などの欠陥を 検出できます。欠陥画像の収集が現実的ではない場合や、欠陥に一貫性がない場合は、教師なしモードで良品画像を登 録するだけで、通常の部品の外観から外れたケースを特定できます。 Red Analyze は、画像内の特定の可変領域を分割するためにも使用できます。たとえば、Green Classify ツールで処理 する溶接接合部、従来のビジョンツールで範囲が測定される接着剤または塗料領域、他の検査を簡素化するために、イ メージから動的にマスクされるバックグラウンドの特徴などが挙げられます。 医療用ネジの不完全性を検出 織物のステッチの問題を特定 VisionPro ディープラーニング 3

対象物とシーンを分類する Green Classify Green Classify ツールは、さまざまなタイプの対象物を区別し、欠陥の種類を特定し、さらには画像を検査するのに使用 される分類ツールです。登録された一連のラベル画像から学ぶ Green Classify は、色、質感、素材、包装、欠陥タイプな ど、共通の特性に基づいて、製品を識別し、クラスに分類します。 このツールは、同じクラスにおける自然なばらつきを許容し、それらとは異なるクラスを確実に区別します。Green Classify は複雑な分類タスクを非常に迅速に解決し、複雑で時間のかかるプログラミングをなくします。 オブジェクトをタイプで分類 用途に合わせて 選べる 2 モデル Green Classify ツールは、フォーカスモードまたは詳 ボックス 封筒 細モードの 2 つの異なる設定で使用できます。 フォーカスモードは、素早く確実な結果が求められるよ りシンプルなアプリケーションに適しています。 詳細モードは、最大精度が求められる最も困難で複雑 なアプリケーションに適したパワフルな分類ツールで す。詳細モードには、ニューラル ネットワークを調整す ポリバッグ るのに役立つ視覚的なフィードバック機能が搭載され ています。 欠陥をタイプで分類 アップ ダウン High Detail Mode (詳細モード) は、違いが微妙で、多くのバ リエーションがある場合でも、正確に部品を分類することがで シミ くぼみ キズ きます。 欠陥と許容内の異常を区別 OK NG High Detail Mode (詳細モード)は微妙な特性を確実に見つ けます。 ユーザーは、画像のラベルを切り替えなくてもモードを OK 欠陥 変更できます。何千もの学習画像が必要なディープラー ニング採用ソフトウェアとは異なり、Green Classify ツ ールは数十から数百枚の画像をわずか数分で学習でき ます。いずれのモデルも、クラスを完全に分割するまで、 工場で直接画像を追加してさらに最適化することがで きます。 VisionPro ディープラーニング 4

テキストおよび文字読み取りの Blue Read Blue Read ツールは、光学文字認識 (OCR) の使用により、ひどく変形したコードや傾いたコード、エッチングが不十分な コードを解読します。Blue Read は、箱から出してすぐに使えます。ディープラーニングによるフォントライブラリを使えば 開発時間を大幅に短縮できます。 使いやすいインターフェイスにより、複雑なプログラミングがいらなくなりました。対象領域を定義し、文字サイズを設定し て、画像セット内の文字にラベルを付けるだけです。このツールを使えば、この手順で、画像処理の経験がなくても、従来 の OCR では解読できないアプリケーション特有のコードを読み取れます。さらに、視覚によるデバッグ機能で、簡単に修 正可能な読み取りミスを特定します。 射出成形品の刻印文字の読み取り パッケージのラベル式コードの読み取り 仕様 グラフィカルおよびアプリ Windows ベースのグラフィック ユーザインタフェース (GUI) とプラグイン サポート ケーション プログラミング 実行およびトレーニング用 C ライブラリ (Windows DLL) インタフェース Microsoft .NET ライブラリ (C ライブラリおよび WPF GUI コンポーネント用ラッパー) CPU Intel Core i7 以上 (推奨) コグネックスは NVIDIA GPU のみ対応 GPU 11GB 以上の GPU メモリ推奨 (GTX 1080Ti、RTX 2080Ti) ハードウ 注記: VisionPro ディープラーニングのパフォーマンス (処理時間) は、使用するハードウェアにより異なります。 ェアと OS RAM メモリ 32 GB 以上 (推奨) 要件 USB 空き USB ポート1か所 (ライセンスドングル用) OS Windows 10 64-bit Windows Server 2016 64-bit 記憶容量 100 GB 以上の SSD (ソリッドステートドライブ) の空き領域 (推奨) 対応画像形式： PNG、BMP、TIFF、JPEG 対応画像プロパティ 1–4 チャネル、8 または 16 ビット 世界中のあらゆる企業がコグネックス ビジョンおよびバーコード読み取りソリュー ションを活用して品質向上、コスト削減、トレーサビリティ管理を実現しています。 本社 One Vision Drive Natick, MA 01760 USA | 各地の販売拠点については、こちらをご覧ください：www.cognex.com/sales www.cognex.com © Copyright 2020、コグネックスコーポレーション。本書のすべての情報は予告なく変更されることがあります。無断複写・転載を禁じます。Cognex、In-Sight および VisionPro は コグネックスコーポレーションの登録商標です。Cognex Designer はコグネックスコーポレーションの商標です。その他記載されている製品名は各社の商標または登録商標です。 Lit. No. VProDL-DS-11-2020