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異常検出モジュールの使い方を学びましょう。このモジュールは、欠陥のない画像を学習することで（アノテーション不要）、新しい欠陥を検出できます。本チュートリアルでは、セットアップから調整までの手順を詳しく解説します。

検出モジュールは、物体や欠陥の識別・分類、部品の検証、製品の選別に最適です。本チュートリアルでは、画像の選択とアノテーションから、信頼度の閾値の設定まで、重要な手順を説明します。

表面検出モジュールは、製造業における表面の欠陥や外観不良の検査に特化しています。本チュートリアルでは、画像の選択、欠陥のアノテーション、評価基準の設定、結果の微調整について説明します。

アルミチューブの深い傷を検出し、浅い外観上の傷は無視するにはどうすればよいでしょうか？PEKAT VISIONなら、重要な欠陥をシステムに教えるだけで十分です。システムは重要な欠陥に集中し、それ以外は自動的にスキップします。

当社は最近、Arimation Roboticsと協力し、ディープラーニングを活用したソリューションを開発しました。このシステムは、6,000枚以上のPCB（プリント基板）を、貴金属含有量に基づいて20のカテゴリーに分類します。膨大な量と複雑性のため、従来の方法では不可能な作業でした。

当社は、品質検査を統合した自動変速機組立のデモを行いました。PEKAT VISION を使用してギアホイールの欠陥を検査し、Impactソフトウェアを用いて直径を測定しました。これらの処理はすべて、MX-G2000 ビジョンプロセッサによって実行されました。

検出モジュールと分類モジュールを使用し、PEKAT VISION は椅子の部品の順序、向き、および完全性を包装前に検証します。短いデモ動画をご覧ください。

PEKAT VISION の創業者兼 CTO である Petr Šmíd が、品質検査におけるディープラーニングと従来のアルゴリズム手法の違いを解説します。