PEKAT VISION 検出器モジュールは、多様な条件下で幅広い対象物や欠陥を検出し、必要に応じて分類する能力を備えています。
不良部品の検出、部品の有無確認、製品の仕分けに広く利用されています。
対象物と欠陥を検出し分類
D深層学習 検出器 & 分類器
多くの検査タスクでは、検出器モジュールと分類器モジュールを組み合わせることで、高精度な結果が得られます。検出器は画像内の対象物や欠陥を特定し、分類器はあらかじめ定義されたカテゴリに基づいてそれを分類します。
この組み合わせは、位置特定と精密な分類の両方が必要な検査に特に有効であり、多様なアプリケーションに対応できる柔軟なソリューションを提供します。詳細な分類が不要な場合、検出器は単独で使用でき、関心のある対象物や欠陥を検出します。
いずれの方法でも、すべての対象物や欠陥はトレーニング前にアノテーションする必要があり、特定の検査要件に合わせてモジュールが最適化されます。
深層学習 分類器モジュール
分類器モジュールは独立して使用することもでき、画像全体を分類するタスクや、全ての画像で常に同じ位置に表示される対象物の検査に適しています。以下の例をご覧ください。
検出器 & 分類器モジュールの仕組み
検出器と分類器モジュールは、アノテーション済みの画像から学習する深層学習ニューラルネットワークを活用し、複雑な検査タスクに対応します。検出器モジュールは画像内の対象物や欠陥を特定し、ラベル付けされたデータを用いて関心領域を正確に特定します。分類器モジュールを組み合わせることで、これらの対象物や欠陥はアノテーションに基づいて事前定義されたカテゴリにさらに分類されます。
分類器モジュールは独立したソリューションとしても利用可能で、画像全体や（全ての画像で同じ位置に表示される）静的な対象物を特定のクラスに分類します。
両者を組み合わせることで、詳細な検査、分類、品質保証のための強力で堅牢なソリューションを提供します。
検出器と分類器ビデオチュートリアルを見る
PEKAT VISION 深層学習検出器モジュールのステップバイステップのビデオチュートリアルをご覧ください。画像ソースの選択、画像のアノテーション、評価基準の決定、信頼度しきい値の調整まで、プロセス全体を解説しています。検査を自信を持って始めるために必要なすべての知識が得られます。
高度なビジョンタスクのためのモジュール連携
PEKAT VISION の各モジュールはシームレスに組み合わせ、スクリプトコードと統合することで、製造業における幅広いビジョンタスクに対応できます。すべてユーザーフレンドリーな PEKAT VISION ソフトウェアインターフェース内で実行可能です。
PEKAT VISION is now part of Datalogic Group
