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。
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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 |
△ |
○ |