ライフサイエンス向けソリューションガイド

ライフサイエンス向けソリューションガイド 複雑な用途に対応するマシンビジョンおよびディープラーニング

マシンビジョンと工業用バーコードリーダの グローバルリーダー マシンビジョンと  2020年の収益 工業用バーコードリーダで  最も信頼の高い企業 8億1,100万ドル 40年以上の実績を誇るコグネックスは、工業 用マシンビジョンおよび画像ベースのバーコー 実績 ド読み取り技術に特化した企業で、300万台を 超えるシステムが世界中の工場で導入されてい 拠点数 40年以上 ます。コグネックスの特許取得済みの画像処理 世界20カ国以上 ツールおよびハードウェアは、世界の主要OEM メーカーに採用されており、既製品や体外診 断用医療機器または実験室設備とのカスタム システム出荷台数 統合に適しています。 コグネックスの製品は、ライフサイエンスの 300万台以上 OEMメーカーにとって自社製品のパフォーマン スを向上させるうえで欠かせない存在となって います。 2 WWW.COGNEX.COM/PRODUCTSをご覧ください。 ライフサイエンス向けソリューションガイド

ライフサイエンス業界のOEMメーカーに 最適なソリューション 体外診断用医療機器やラボオートメーションで発生する課題を、 業界最先端のマシンビジョンおよび自動識別技術で解決 コグネックスでは、研究開発（R&D）にかつてないほどの投 資を行っています。世界各地のエンジニアリングチームがお 客様のサポートを行い、ライフサイエンス業界向け画像処理 サプライヤとしてのコグネックスの地位を確立しています。 コグネックスの画像処理および自動認識（ID）ソリューション は、正確かつ信頼性の高い性能で顧客の複雑なニーズに応 えることで、OEMメーカーから多大な信頼をいただいています。 グローバルサポート....................................................4 体外診断用医療機器 ラボオートメーション. .................................................5 試薬の追跡..............................................................6 ピペットの位置決めとガイド. ...................................6 液面レベルの測定....................................................7 検査機器の自動化...................................................7 デッキ点検（Deep.Learning）.................................8 血液サンプルの品質管理（Deep.Learning）............9 顕微鏡検査.................................................................10 細胞の分類と計数（Deep.Learning）......................10 細胞病理学（Deep.Learning）................................11 グリソンパターンの評価（Deep.Learning）..............12 医用画像.....................................................................13 レントゲン画像上の臓器の位置特定と識別..............13 レントゲン画像上の異常箇所のセグメント化と検出...14 IDの自動化.................................................................15 医療機器の追跡.......................................................15 手術用器具の追跡...................................................16 患者の識別..............................................................16 点滴バッグのOCR(光学文字認識)（DeepLearning）....17 コグネックスの強み. ...................................................18 VisionProDeepLearning........................................19 ライフサイエンス向けソリューションガイド 3 3

グローバルサポート 世界各地で活躍するローカルエキスパート コグネックスは、お客様が迅速かつ専門的なサービスを求めていることを理解しています。米国、ヨーロッパ、アジア にあるオフィスと、高度なトレーニングを受けたパートナー、システムインテグレータ、ディストリビュータから成るグロー バルネットワークを通じて、国際的な顧客基盤にサービスを提供しています。OEM（相手先ブランド製造）メーカーは、 専門的な用途や技術サポートに対応する業界トップクラスのコグネックスのソリューションを幅広く活用しながら画像処 理対応の高度な自動機器・設備を構築しています。 またコグネックスは、研究開発（R&D）に多額の投資を行っています。世界各地のエンジニアリングチームはOEMメー カーへの最新技術情報の提供や製品開発、統合、ライフサイクルの要件を満たすことができるようにサポートしています。 特許取得済みの画像処理ソフトウェア、画像処理エンジン、画像処理システム、およびバーコードリーダで自動システム との最適な統合を実現するほか、最大規模の導入をサポートする知識・能力とリソースを提供しています。コグネックス のグローバルサービスは、マシンビジョンを初めて検討される方だけでなく、すでにお使いの方にも専門知識を提供す ることでお客様の成功をサポートしています。 画像処理システム開発から導入（設計、実装、設定）まですべてをサポート 4 ライフサイエンス向けソリューションガイド

体外診断用医療機器 ラボオートメーション 機器やテストの自動化 マシンビジョンは、簡単な診断テストから高度なDNA分析までを行う機器で効率化とスループットの向上を図るために使 用されています。ヘルスケア業界では、体外診断用医療機器を自動化することで、ミスが発生するリスクを大幅に削減 するほか、感染症の発見、病状の診断、病気の予防、薬物療法のモニタリングなどをより正確に行うことが求められま す。そのため、臨床検査室では、スループットの向上や品質の改善に役立つソリューションとしてコグネックスの製品が 取り入れられています。.コグネックスは、バーコード読み取りや画像処理のニーズを解決するために、製品に直接組み 込み可能な既製システムやOEM向けシステムを提供しています。.コグネックスの画像処理システムは、信頼性が高く、 設定も簡単です。効率面で非常に優れているため、市場投入までの時間を大幅に短縮することができます。また、CPU ユニットや組み込みパソコンなどの追加機器が不要で、簡単な構成でありながら信頼性の高い結果を得ることが可能と なっています。 バイアル瓶の有無検査 ロバスト性の高い画像処理ソリューションでバイアル瓶の有無を検査 課題 高度な自動ロボットシステムを導入している体外診断用 医薬品（IVD）を扱う検査室では、バイアル瓶が適切に 配置されていない、位置やキャップの装着がずれている、 バイアル瓶の不在などが頻繁に発生します。これらの自 動システムには、バイアル瓶やキャップの有無を確認す るだけでなく、バイアル瓶の位置ずれやその他システム 障害を検知するエラー防止ツールを組み込む必要があり ます。 解決策 コグネックスのマシンビジョンシステムは、バイアル瓶の 有無を検査したり、システム故障を検出したりする強力 なツールを提供することで、体外診断用医薬品を扱う検 査室の品質向上をサポートします。また、システムの障 害や診断結果における不備・誤診の防止にも役立ってい ます。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 5

試薬の追跡 一次元および二次元コードの読み取りに対応する画像ベースの バーコードリーダで試薬のバーコード読み取り率を大幅に向上 課題 最新の臨床検査室では、患者とその検査内容で間違いを起こさない ためにサンプルを追跡する必要があります。検査室のスループットが 増加するにつれ、プロセス品質確保も不可欠となります。検査室で は、試薬の一次元バーコードの高い読み取り率が求められており、サ ンプルを追跡するために二次元コードへシリアル化する際には、高速 で信頼性が高く、設定が簡単なソリューションが必要となります。 解決策 画像ベースのバーコードリーダは、読み取り率を向上させ、一次元お よび二次元コードの読み取りに対応しているため、臨床検査室の品 質確保やシリアル化を行いながら、サンプル追跡を効率的に行うこと ができます。製造工場の高速ラインや物流のラインでコグネックスの 製品を導入するのと同じ理由で、ラボオートメーションでも、あらゆる コードを迅速かつ確実に読み取るためにコグネックスのソリューション が採用されています。コグネックスのバーコードリーダは、二次元コー ドがまだ必要でないアプリケーションであっても、迅速かつコスト効率 よくアップグレードすることができるため、状況に合わせて将来的にマ トリックス型の二次元コードの読み取りに対応させることができます。 ピペットの位置決めとガイド マシンビジョンによる高精度なロボットアームの位置決め 課題 体外診断用医療システムでは、ロボットアームを使用する 作業が増加しています。サンプルのサイズが小さくなるほ ど、誤動作を防ぐために正確なロボットアームのガイドが求 められます。 解決策 コグネックスのPatMax®技術は、パターンを検出してその位 置データをロボットアームのシステムに返し、システムの キャリブレーションと適切な位置決めを行います。コグネッ クスのマシンビジョン技術はフィクスチャを適切に位置決め してロボットアームを調整することで、最小サイズのサンプ ルでも対応し、システムの機能を最適化します。 6 ライフサイエンス向けソリューションガイド

液面レベルの測定 マシンビジョンシステムで液体分注装置の充填レベルを測定 課題 IVDラボ向けオートメーションシステムでは、確実な液体分注 機能が求められます。このようなシステムでは、液体量を正 確に確認することで、システムが正常に動作していることを 確認し、検査結果の品質を確保することが不可欠です。 解決策 マシンビジョンシステムは、磨耗や故障の原因となる可動部 品やセンサがないため、信頼性の高い液面レベルの測定を 行えます。バイアル瓶のメニスカスやキャピラリーチューブ （毛細管）にある液体の境界など、測定量が少量であっても 検出可能です。容器外での液滴や液体スポットの大きさを測 定することで、検査手順とその結果の関連性を比較すること ができます。また、マシンビジョンシステムは、遠心分離した 血液の分離層のレベルを測定したり、バフィーコート層の厚 さも測定することができます。 診断機器の自動化 マシンビジョンで検査の自動化とエラーの低減を実現 課題 診断機器メーカーにとって、自動化は成功に欠かせない要 素です。簡単な診断テストから高度なDNA分析までを行う 機器では、マシンビジョンが効率の改善とスループットの向 上に貢献します。 解決策 マシンビジョンは、血液や尿、細胞組織などのサンプルを 検査する診断機器やその付属機器を自動化します。ヘルス ケア業界では対外診断用機器を自動化することで、ミスが 発生するリスクを大幅に削減するほか、感染症の発見、病 気の診断、病気の予防、薬物療法のモニタリングなどをよ り正確に行います。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 7

デッキ検査 ディープラーニングベースのソフトウェアによるラックサンプルの位置特定 課題 臨床診断機器メーカーは、デッキの個体数評価の自動化にマシンビジョンを利用しています。分析機器や体外診断用医 療機器などの液体分注装置では、サンプルのピペッティング操作や処理を適切に行うために、ラックやそのラックにある 容器の位置や向きを確認する必要があります。ラックに不備があると、ワークフローが損なわれるだけでなく、無駄な コストが生じてしまいます。このような高度な自動システムでさえ、試験管が適切に配置されていない・試験管の不在 やキャップの取り外し漏れなどでシステムが正常に動作しないことがあります。.容器や試験管は、サイズや寸法、キャッ プの種類などがメーカーで異なるため、機械処理で取り扱う際にデッキ上の部品の位置を予測することが容易ではあり ません。 解決策 コグネックスのVisionPro.Deep.Learning™の自己学習アルゴリズムは、類似オブジェクトの一括検出に最適です。 Blue-Locateツールを使うと、どの検査技師でもサイズ、形状、特徴を基に個々の試験管を識別させたり、本数を数え るようソフトウェアに学習させることができます。Blue-Locateツールは、体外診断用医療機器のデッキ上にあるマイク ロタイタープレート、サンプルの試験管などの位置や向きを予測できない様々な寸法にもかかわらず検出します。この Deep.Learningツールでラック上のサンプルの試験管認識したら、従来のマシンビジョンでサンプルと試薬の位置決めを 行い、次の処理につなげます。 8 ライフサイエンス向けソリューションガイド

血液サンプルの品質管理 VisionProDeepLearningで遠心分離された血液の分離状態を適切に分析 課題 血液検査の分析装置には、サンプルと検査の手順において正確な準備が必要です。遠心分離された血液サンプルは、 様々な指標（ヘモグロビン、ビリルビン、イントラリピッドなど）に応じてランク付けされ、濁りや血漿の色を基準に品 質スコアが与えられます。これらの指標は、ラックへのサンプルの装填や向きなどによって外観が変化します。血液分離、 ラベルやキャップの有無は、高度に自動化されたラボでの堅牢なワークフローに欠かせない品質評価の重要な要素です。 この検査は判断材料が非常に多いため、人間が行うことが多いです。 解決策 ディープラーニングベースの画像解析により、遠心分離された血液が血漿、バフィーコート、赤血球に効果的に分離さ れたかどうかを確認し、処理で用いた基準によってサンプルを分類することができます。VisionPro.Deep.Learning. Green-Classifyツールは、異なるクラスのラベル付き画像を学習します。あらゆる状態に置かれたときの外観を概念化 して、さらにその外観が一般化されるまでトレーニング（学習）を継続します。血漿の色、濁り、バフィーコートの割合 など血液の品質を決める要因を抽出し、単一のバイアルで数種類あるクラスを分類します。また、キャップの状態やラ ベルの有無など直接関係のない要素に左右されず、遠心分離の状態を明確に分類します。クラスに基づいて、合格し たサンプルと不合格のサンプルを分けます。この情報は、サンプルの採取や再び遠心分離する際のプロセス管理に役立 ちます。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 9

顕微鏡検査 ディープラーニングベースの画期的なソリューション コグネックスは、血液塗抹標本のマラリア原虫の検出やがん組織の有糸分裂数の確認など、これまで人間が行う必要が あった臨床検査や研究用顕微鏡検査に画期的な自動化ソリューションを提供しています。VisionPro®..Deep.Learningは、 ライフサイエンス分野に特化した初のディープラーニングベース画像解析ソフトウェアです。特徴の位置決めと識別、欠 陥の検出とセグメント化、オブジェクトとシーンの分類、光学式文字認識（OCR）など、幅広い用途に対応しています。 これは、最先端の機械学習アルゴリズムのセットに基づき、現場でのテストを経て最適化された信頼性の高いソフトウェ アソリューションです。人工知能（AI）とVisionProおよびCognex.Designer™ソフトウェアを組み合わせたVisionPro. Deep.Learningは、従来のマシンビジョンではプログラミングやメンテナンスが困難だった複雑なアプリケーションにも 対応します。 細胞の分類と計数 ディープラーニングベースのアルゴリズムで細胞を固有の特徴で分離 課題 細胞の分類と計数は、臨床検査（血液塗抹標本、有糸分裂の計数な ど）において重要な作業です。多くのプロセスでは、ベースラインの入 力を標準化し、結果を測定するために、初期段階で正確な細胞数を出 す必要があります。細胞の外観は様々であるため、マシンビジョンでは、 紛らわしい背景や人為的な理由で細胞を正確に特定できない場合があ ります。また、細胞が密接している場合も、単体の細胞として識別する ことが困難です。 解決策 VisionPro.Deep.Learning.Blue-Locateツールは、顕微鏡スライドの ラベル付き画像を学習することで、細胞を正確に識別します。.細胞の サイズ、形状、表面の特徴、および変形する特徴を参考にして、正常 な細胞の外観を導き出します。自己学習アルゴリズムは、ノイズの多い 背景でも、正常な細胞と損傷を受けた細胞（マラリアに感染した細胞 など）を区別する方法を学習することで正確な数を測定します。 VisionPro.Deep.Learning.Green-Classifyツールは、細胞の種類を区 別する方法を学習します。サイズや形状など各細胞が持つ固有の特徴 を基に、様々な細胞を分類します。 10 ライフサイエンス向けソリューションガイド

細胞病理学 VisionProDeepLearningで組織学的なスライド上の細胞の異常を検出 課題 組織学的なサンプルでは、様々な形の細胞損傷を確認することができます。損傷した細胞の外観は、形状の種類が非 常に多くあるため予測することが困難です。大規模なプログラミングなしでマシンビジョンがすべての異常を特定するこ とは容易ではありません。 解決策 VisionPro.Deep.Learning.Red-Analyzeツールは、正常な細胞の外観を学習することで異常を検出します。許容範囲内 であれば、有糸分裂など形態が大きく変形する細胞も検出します。ディープラーニングベースのRed-Analyzeツールは、 細胞クラスタ間の自然なばらつきを考慮して学習しますが、外観に著しい変化が見つかった場合は異常として検出しま す。この初期学習に基づいて、細胞の異常を示す関心領域を動的にセグメント化したうえで詳細な組織学的解析を行い ます。また、対象の様々な外観を学習させるだけで、顕微鏡のスライドガラスにある固化媒体（パラフィンなど）や適 切でない方法で染色された人工物など特定の関心領域をセグメント化および識別します。 Good Bad ライフサイエンス向けソリューションガイド 11

グリソンパターンの評価 ディープラーニングベースのソフトウェアで細胞の形態を分類 課題 グリソンスコアは、前立腺がん細胞の悪性度を示したもので、グリソン分類図に従って1～ 5のパターンに分かれます。 グリソンパターンは、小さく均一なものから、非常に不規則で明瞭なものまで、その分化の程度によって大きな幅があり ます。1枚のスライドに複数のシーン（この場合は細胞）がある場合はパターンの評価が困難な場合もあります。 解決策 VisionPro.Deep.Learning.Green-Classifyツールは、ラベル付けされた画像コレクションに基づいて、様々な形状を持 つ細胞をグリソンパターンのように分類します。Green-Classifyツールの学習には、クラスに合わせてラベル付けされた 画像が必要です。グリソンパターン1～5のモデルを開発し、分化の度合いで細胞組織を分類し、スコア別に仕分けします。 12 ライフサイエンス向けソリューションガイド

医用画像 生物学的異常の検出 従来の医用画像解析には、検査官の持つ柔軟性と規則性を持たないシーンにおいて定性的な判断力が必要でした。オ ブジェクトや関心領域を正確に特定するのには時間がかかり、困難な場合もあります。現在、ディープラーニングベース の画像解析は、レントゲン画像、超音波画像、NMRから見える生物学的異常の発見を自動化することができます。 レントゲン画像上の臓器の位置特定と識別 ディープラーニングベースのツールで低コントラストで 視覚的にわかりにくいレントゲン画像の関心領域を特定 課題 レントゲン画像では、コントラストが低く、鮮明でない背景や画質上の問題から、臓器などの関心領域を特定すること が困難な場合があります。自動システムでは、関連性のない特徴を無視して、関心領域を正確に特定する必要がありま す。ディープラーニングベースの画像解析は、人間の検査員のような柔軟性とコンピュータシステムが持つスピードと堅 牢性を兼ね備え、このような課題を解決します。 解決策 コグネックスのVisionPro.Deep.Learning.Blue-Locate ツールは、関連性のない特徴を無視して臓器が持つ特徴 を重点的に学習することで対象の臓器を特定します。ま た、ラベル付き画像から学習することで、複雑な特徴や オブジェクトを見つけ出します。自己学習アルゴリズムは、 非常にノイズの多い背景を持つレントゲン画像でも臓器 や移植組織を特定したり、その他のオブジェクトを一括で 見つけ出すことができます。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 13

レントゲン画像に写る異常検出とセグメント化 ディープラーニングベースのツールでレントゲン画像に写る 異常を検出しセグメント化 課題 従来の方法でレントゲン画像や超音波画像、NMRで生物学的異常を特定するには、検査員に柔軟な対応力が求められ ました。ディープラーニングベースの欠陥検出およびセグメンテーションツールは、身体的外見から異常を検出すること で、医用画像に写る異常を迅速かつ正確に特定します。 解決策 VisionPro.Deep.Learning.Red-Analyzeツ ー ルは、正常なオブジェクトの外観（大きく変形 していても許容範囲内であるオブジェクトの外 観も含む）も含めて学習することで、医用で 使用するレントゲン画像の検査や超音波画像 の異常箇所の検出に使用できます。サンプル の画像セットを用いたトレーニング（学習）に 基づいて、正常な臓器の外観と異常な臓器の 外観で参照モデルを作成します。対象範囲で 正常な生理機能を逸脱している異常は欠陥と 認識され、診療放射線技師によるコンピュー タ支援診断（CAD）が行われます。 14 ライフサイエンス向けソリューションガイド

IDコード認識の自動化 患者、手術用器具、医療機器の追跡 病院では、自動化を利用した品質向上で患者の安全確保に取り組んでいます。システムビルダも同様に、自動化で高い スループットを実現することで品質の向上を図ったり、ヘルスケアシステムに追跡システムを導入して検査サンプル、手 術室、医療機器、患者を管理しています。コグネックスの画像ベースのバーコードリーダは、コードを迅速かつ確実に 読み取るほか、OEMメーカーによる検査やコード読み取り結果の文書化において効率化を図ることで、多くの規制要件 に対応しています。コグネックスは、画期的なコード読み取りだけなく、品質検証やデータ検証など、あらゆるトレーサ ビリティプロセスに対応するDataMan®製品を提供しています。高い信頼性を誇るDataMan製品は、操作が簡単で製品 のトレーサビリティに不可欠なDataMatrixコードで最高の読み取り率を求める用途に対応する品質管理に最適なソ リューションです。検証ソリューションとしては、業界標準への準拠、認証を受けたキャリブレーション、および信頼性の 高い一貫性のある結果を特徴としています。 医療機器の追跡 画像ベースのバーコードリーダで患者、手術用器具、医療機器を追跡 課題 病院では、品質の向上と患者の安全性確保のために、 自動化の取り組みが進んでいます。不良品に対する責任、 不安定な品質、急速に変化するコスト、グローバル競争 の激化、FDA（米国食品医薬品局）の規制など、あら ゆる要素が医療機器メーカーの収益性に影響を与えます。 解決策 コグネックスのDataManソフトウェア搭載Advantage®エ ンジンは、コグネックスの画像処理およびバーコード読 み取りツールの性能を活用することで、コンパクトで柔軟 性が高く、費用対効果の高い組み込み製品です。.これに は、統合が簡単なフォームファクタ、オープンなソフトウェ アアーキテクチャおよびインタフェースが含まれます。 Advantageエンジンは、一次元および二次元コードにお いてトップクラスの読み取り率を誇り、トレーサビリティに 最適なほか、組み込み画像処理アプリケーションで必要 な部品や特徴の位置決め、分析、検査において業界で 実績のある画像処理ツールを提供します。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 15

手術用器具の追跡 画像ベースのバーコードリーダで機器を追跡することで手術室でのミスを低減 課題 病院では、品質向上と患者の安全性確保のために、自 動化の取り組みが進んでいます。特に手術室において、 危険なミスを回避するために、トップクラスの病院では、 手術用器具やスポンジの出入りをすべて追跡する必要が あります。 解決策 画像ベースのバーコードリーダは、手術用器具やスポン ジに直接印字されている二次元コードを読み取ることに 特化しています。コグネックスのバーコードリーダの速度 と信頼性は、病院において手術用器具のコードの読み間 違いや読み取り漏れで発生するリスクを回避します。 患者の識別 画像ベースのバーコードリーダで患者とその行動や使用機器を関連付け 課題 患者の安全を確保するために、病院では一次元および二 次元コードを使用して、患者と処方薬や使用している機 器など、入院中の行動を結びつけて管理する必要があり ます。 解決策 画像ベースのバーコードリーダは、一次元および二次元 コードを正確に読み取り、患者と行動や使用している機 器を結びつけて管理することに役立てられます。高速か つ正確なバーコード読み取りにより、病院は患者に最高 の治療を施すことができます。 16 ライフサイエンス向けソリューションガイド

IVバッグにおける光学文字認識（OCR） 柔軟な光沢面に印字された人間なら読める文字を判読 課題 病院は、IVバッグなどの医療用品に印字された文字の読み取りや検証にマシンビジョンを使用しています。使用される 英数字フォントが標準化されていない場合、特にIVバッグのようなしわくちゃな表面を持つ医療用品に対して、印字され るあらゆるフォントやスタイルを認識させるために画像処理システムへの追加のフォント登録が必要です。また、ラベル やパッケージに直接印字された文字が粗い場合などには、OCR（光学文字認識）において読み取りミスが発生する可 能性があります。 解決策 VisionPro.Deep.Learning.Blue-Readツールは、光学文字認識（OCR）と光学文字検証（OCV）を活用し、酷く変形 または湾曲している文字や不鮮明な文字を判読します。学習済みオムニフォントライブラリは、追加のプログラミングや フォントの学習不要で、すぐにほぼすべてのテキストを識別することができます。これにより、限られた開発期間内で迅 速かつ容易に導入することが可能です。また、このツールは特定のOCRアプリケーションの要件や読み間違えた文字に 適応するために再学習することができます。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 17

コグネックスの 強み コグネックスは、フィージビリティ（実用可能性）テストから試作、検証、妥当性確認、本番環境サポートを通して、最 も困難なライフサイエンス用途にも対応するツールとリソースを提供しています。どのような課題であっても、最適な製 品と豊富な専門知識を提供することでお客様の画像処理業務をサポートします。 最先端のマシンビジョンとコードリーダ製品 ・ 製造装置との強力な統合を実現する画像処理エンジン ・ すぐに導入可能なソリューション ・ 豊富な設計・構築オプションでシステムをカスタマイズ可能 ・ 高性能なバーコード読み取り 信頼の高いアプリケーションソフトウェア ・ 柔軟性の高い In-Sight Explorer ™ EasyBuilder® のユーザ環境により、あらゆる検査、欠陥検出、ガイダンス、 アライメント、測定のアプリケーションの簡単な設定と実装に対応 ・ Hotbars® 画像解析テクノロジーにより、読み取りが困難なバーコードや破損したバーコードであっても、高速か つ正確な読み取りを実現 あらゆるOEM要件に対応する柔軟性 ・ 取り換え可能なレンズやフォーカスのカスタマイズにも対応可能 ・ 内蔵照明および追加照明のオプション ・ 専用ジョブファイルの事前書き込み コンパクトで高い費用対効果 ・ 小型化により装置搭載の柔軟性を向上 ・ OEMメーカーの量的要求に対して卓越した価値を提供 18 ライフサイエンス向けソリューションガイド

VISIONPRODEEPLEARNING ディープラーニングベースの工業用画像解析 VisionPro.Deep.Learningは、工業用途に特化した初の ディープラーニングベースの画像解析ソフトウェアです。最 先端の機械学習アルゴリズムのセットに基づき、現場でのテ ストを経て最適化された信頼性の高いソフトウェアソリュー ションとなっています。人工知能（AI）とVisionProおよび Cognex.Designerソフトウェアを組み合わせたVisionPro. Deep.Learningは、従来のマシンビジョンシステムではプロ グラミングやメンテナンスが困難だった複雑な用途にも対応 します。VisionPro.Deep.Learningのディープラーニング技 術は、4つのツールで構成されています。 特徴の位置特定と識別 VisionPro.Deep.Learning.Blue-Locateツールは、ラベル付き画像を学習することで、複雑な特徴やオ ブジェクトを見つけ出します。自己学習アルゴリズムは、ラックに置いてある血液サンプルの試験管、顕 微鏡スライド上の細胞、レントゲン画像の臓器など画像内にあるオブジェクトの位置特定、分類、計数 を行います。Blue-Locateツールのトレーニング（学習）には、対象となる特徴がラベル付けされた画 像が必要となります。 セグメント化と欠陥検出 VisionPro.Deep.Learning.Red-Analyzeツールは、異常や欠陥を検出します。.凝血塊（血栓）など血液 サンプル内の汚染、不完全または不適切な遠心分離を識別するだけでなく、様々な指標スコア（ヘモグ ロビン、ビリルビン、イントラリピッドなど）で分類されたサンプルの品質管理における不備も特定します。 正常なオブジェクトの外観と許容範囲内である大きな変形を学習させるだけで、この他にも様々な問題 を特定するようにトレーニング（学習）できます。VisionPro.Deep.Learning.Red-Analyzeツールは、欠 陥（異常箇所）などの関心領域のセグメント化にも使用されます。対象範囲の様々な外観を学習するだ けで、血液サンプルのバフィーコート検査やサンプル容器の欠陥検査などあらゆる関心領域を特定します。 オブジェクトとシーンの分類 VisionPro.Deep.Learning.Green-Classifyツールは、オブジェクトやシーン全体を分類します。試験管の 分類であっても、許容できる／できない欠陥の区別であっても、ラベル付けされた画像コレクションに基 づいて、クラスが異なればそれを区別する方法を学習します。.Green-Classifyツールのトレーニングには、 ラベル付けされた様々なクラスの画像が必要となります。 テキストや文字の読み取り VisionPro.Deep.Learning.Blue-Readツールは、光学文字認識（OCR）と光学文字検証（OCV）を活 用し、酷く変形または湾曲している文字や不鮮明な文字を判読します。学習済みフォントライブラリは、 ほぼすべてのテキストを迅速に読み取り、学習手順を最小限に抑えることができるため、迅速かつ簡単 に導入することができます。また、画像処理に関する専門知識も不要で、特定のOCR用途に合わせて再 トレーニング（再学習）することができます。 ライフサイエンス向けソリューションガイド 19

画像処理およびバーコードリーダ 最新のバーコード読み取り技術を搭載 DaラtaMaイn 470フ は、マサルチコイア処理エ能力ン、HDR+ 画像業処理技界術、高解に像度最センサ、適高度なデコーOドアEルゴMリズム製が搭載品された プレミアム固定式バーコードリーダです。高速スティーラブルミラーを追加することで、この最新技術をレベルアップします。 仕様 Advantageエンジン コグネDaッtaクMスanの 4画74像 モ処デ理ルおよびバーコード読み取りツDーatルaMのa性n 4能75を モ活デ用ルしたコンパクト アルゴリズムとテクノロジ （14.5mm.x.29.1mm1D.xM.2a0x.®5, .2mDMma,.x1®0, Hg）otbでa柔rs®軟, P性owがer高Grくid、®費用対効果も高い製品です。 画像センサのプロパティ 対ク角ラ 8ス.9最 m高mの; 3一.45次 µ元m お正よ方び格二子次元コード読み取対り角に 1加1.1え mてm、; 3組.4み5 µ込mみ 正画方像格処子理アプリ 画像センサの解像度 ケーション20向48け x 1に53部6品や特徴の特定、分析、検査におい24て48業 x界 20で48実績のある画像処 電子シャッター速度 最理小ツ露ー出ル: を 15フ µルs 最セ大ット露で出提: 10供0し0 μてs い(内ま蔵す照。明Aのd場va合nt)a /g 1e0エ00ン0 μジsン (外は部、照O明EのM場製合品)との強力 最大画像取り込み回数 な統合が最可大能 で55す H。z 最大 37 Hz レンズオプション リキッドレンズ 16 mm、24 mm、35mm リキッドレンズ 24mm、35mm トリガ/チューンボタン あり クイックセットアップ インテリジェントチューニング Oレーザーエイマー オプション内容: デEィMス向クリけー画ト入像力処理システム「Advantage100シリーズ」2 固定 + 光絶縁型 コデグィネスックリクーストの出高力性能な画像処理およびバーコード読み取りツール2 固定 + 光絶縁型 を*搭その載他しのた入コ出ン力パクト（23mm.x.44mm.x.54mm、78g、ケーブルユ、ーザー指定の2 箇所 コスネテクータをス含出力む）で柔軟性が高く、高い費用ビ対ープ効、果多を機実能 現LEすD る(5O個E)、MLED バーアレイ (10個)、360°インディケーター メ照ー明カー向け製品です。光学、照明、通信において非常に高各い種柔制軟御可能な外付けオプション 性通が信あるため、量産されるOEM装置への搭載に必要な特定の要件Ethernet、シリアル をプ満ロたトすコこルとができます。 RS-232、TCP/IP、PROFINET、EtherNet/IP、SLMP、Modbus TCP、NTP、SFTP、FTP、MRS Java スクリプ ト対応カスタムプロトコル 電源 24 VDC ±10% 消費電力 24 VDC ±10%、1.5 A 最大 提供: LPS または NEC クラス 2 のみ 重さ 718 g 寸法 固定式バーコL: 1ー84ド.8 mリmー, Wダ: 67「.7 mDma, Hta: 7M7.1a mnm50シリーズ」 動作温度 0–57 °C (32–134.6 °F)1 DataMan.50シリーズは、最小サイズ（23.5mm.x.26.5mm.x.45.4mm）を実現し 保管温度 -20-80 °C (-4-176 °F) 動作および保管湿度 た高性能な固定式バーコ95ー%ド以リ下ー、結ダ露でしすな。い直こ立と型のデザインにより、可変光学系を 保護等級 実現し、また調整可能な３段IP6階7 の準焦拠ケ点ー距ブ離ルで撮像可能な範囲がさらに広くなりまし 転向装置の角度 た。ソリッドステート設計（IP6-450）～で+4、0度消耗が故障原因となる可動部がなく、部品 RoHS 認証 交換の必要がありません。 可 認証（ CE, UL, FCC） 可 1 動作温度が 40 °C を超える場合は外部ヒートシンクが必要。 © Copyyrriightt 2021、, コCoグgネneッx クCoスrコpoーraポtiレonー. ション。 本書のにす記べ載てさのれ情て報いはる予すべ告てなくの変情更報さはれ、る予こ告とながくあ変り更まさすれ。無る断複 こ写・と転が載あをり禁まじすま。す無。断Co複gn写ex・、D転a載taをMa禁nじ、1まDすMa。xコ、2グDMネaッx、クHスot、bars 〈お問い合わせ〉 DおaよtaびM aPnoおweよrGびrIind- はSig、ChotはgnCeoxg Cnoerxp Coorartpionraのti登on録の商登標録で商す標。 infojapan@cognex.com でそすの。他そ記の載他さのれ商て標いるは製、品該名当はす各る各社の所商有標者まにた帰は属登しま録す商。標です。 LLiitt.. No.. PHKSGSMISDGS-0-046-2-2002211-JP 07/17.2000（Y） フリーダイヤル0120-301448 9:00～17:30（平日） 本書の記載内容は予告なしに変更されることがあります。 CognexおよびCognexのロゴは、Cognex Corporationの登録商標です。その他の商標はすべて、該当各社が所有するものです。 　c 2015, Cognex Corporation Datasheet_HSSM_JP.indd 3 6/29/2021 11:07:01 AM