ディープラーニングによる外観検査
画像処理を用いる検査機での外観検査をディープラーニングとカメラを用いた外観検査に置き換えた事例です。
様々な色の汚れが付着した製品をディープラーニングで良品か不良品かリアルタイムに判別します。
検査機より精度が良く漏れなく検査できるため、検査機＋人の目視で行っていた検査を代替し、コストダウンに繋がります。
検査機での外観検査とディープラーニングを用いた外観検査では以下の違いがあります。
| 検査機での外観検査 | ディープラーニングでの外観検査 | |
|---|---|---|
| 製品特有の模様と汚れの区別 | × | ○ |
| 人が見ても判断が難しい微小な汚れや色の薄い汚れの検出 | △ | ○ |
| 汚れの位置の検出 | ○ | ○ （大まかに） |
| 製品の位置ズレや回転ズレでの検査の安定性 | △ | ○ |