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■良品画像だけで学習、アノテーション不要 DeepSky-SS (良品学習) は不良サンプルがない、あるいは不良の想定が困難な製造ライン向けに開発された AI (ディープラーニング) システムです。立ち上げたばかりで不良が未発生のライン、想定外の異物が混入した場合の検知など、具体的な定義が困難な不良を検知する必要がある用途でお使い頂けます。 オールインワン:PC1台で「画像データ収集→学習→判定」を行うことができます。 細かな設定調整は不要:良品画像を撮り溜めて「学習」ボタンをクリックするだけ。AIが自動で設定パラメータを調整します。また、不良が発生した場合はその画像を不良の具体例として教師画像に組み入れることができます。これにより具体化された不良の検知精度を向上させることができます。 ■DeepSky-SSで検出できるもの 「異物検知したいが、その異物は様々」「どんな不良パターンが発生するか分からない」— 不良サンプルがない時や不良パターンが想定できない時、「良品でないことだけは確実に分かる」方式のDeepSky-SSが最適です。 良品学習では良品の教師画像だけで学習するため「不良の種類」という概念はなく、そのため例えば異物であれば虫とビニール、欠陥であれば変形とキズのような分類を行うことはできません。代わりに、通常良品に含まれている情報以外のものが画像に含まれていればそれらを「良品でないもの」として広く検知することができます。 ■物体認識との違い 物体認識では見つけたい不良、計数したいものをアノテーションという作業により確実に学習させることができます。そのため、小さな欠陥をより確実に検出したり、検出した物体の種類や数、位置なども知ることができます。見つけたい不良が分かっている場合は物体認識 AI で不良を明示的に学習させた方がより確実に検出できる傾向があります。 このように良品学習と物体認識では得意とする役割が異なるため用途に応じて選定あるいは併用することをお勧めします。
一品種あたり登録可能な検出対象の種類
1~1,000種類
カウント個数
0~1,000個
画像保存
品種ごとにOK、NGフォルダに分類して保存。 (JPG、PNG)
CSV (Excel) データ保存
品種ごとに月 (または日) ごとに分割して保存。
I/O入出力
オプションのインテリジェントI/Oにより品種切替と検査トリガの入力、OK/NG/BUSY出力を行います。
RS232C通信またはソケット通信
品種切替と検査開始、合否判定出力を行います。また検出物のラベル名と個数を返します。
備考
ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。
型番
DeepSky-SSシリーズ
AI外観検査ソフト DeepSky取扱企業
株式会社スカイロジックカテゴリ
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電話番号不要
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商品画像 | 価格 (税抜) | 学習に使用する画像枚数 | 学習時間 | 画像保存 | CSV (Excel) データ保存 | I/O入出力 | RS232C通信またはソケット通信 |
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要見積もり | 100枚~1,000枚程度 | 20分~数時間程度 | 品種ごとにOK、NGフォルダに分類して保存。 (JPG、PNG) | 品種ごとに月 (または日) ごとに分割して保存。 | オプションのインテリジェントI/Oにより品種切替と検査トリガの入力、OK/NG/BUSY出力を行います。 | 品種切替と検査開始、合否判定出力を行います。また検出物のラベル名と個数を返します。 |