ディープラーニング採用画像処理ソフトウェアが自動化する視覚検査アプリケーション
SuaKIT画像処理ソフトウェアは,携帯電話,半導体,エレクトロニクス,自動車産業などで使用される複雑な材料や主要コンポーネントの画像処理検査と分類を行います。また,食品・飲料,包装,原材料産業の手動検査の自動化にも使用されています。
![SuaKIT深度学习视觉软件在计算机显示器上](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/suakit---carousel-1.jpg?sc_lang=ja-jp&h=1333&w=2000&la=ja-JP&hash=B4FA78C0802FF159B562192FE610F73E)
![在计算机芯片上发现缺陷](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/suakit---carousel-2.jpg?sc_lang=ja-jp&h=350&w=500&la=ja-JP&hash=A7D8EF6AF58911CF83E50AC2B09C98B5)
品質と生産高の向上
SuaKITの微調整されたディープラーニングモデルは,非常に高い精度の検査結果を実現します。このディープラーニングアルゴリズムの内部分析処理により,アップストリームの品質が高まることでオーバーキル(過剰な欠陥検出)とアンダーキル(欠陥の見逃し)を減らし,品質と収率を最適化します。
コスト削減
自動システムを導入することにより,信頼性の低い手動検査の頻度を減らすことができます。24時間体制で検査作業を実行できることにより,スループットを最適化し,タクトタイムを改善して顧客の需要に対応します。SuaKITの高い検出率も,高価な検査ハードウェアを追加する必要性をなくします。
![橘色汽水瓶有缺陷](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/suakit---carousel-3.jpg?sc_lang=ja-jp&h=350&w=500&la=ja-JP&hash=8D3353E6306ED47CEDCB7A8FF6ABFC7E)
![零件上发现的缺陷](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/suakit---carousel-4.jpg?sc_lang=ja-jp&h=350&w=500&la=ja-JP&hash=4F5CB0487E56896EE7183E1FC6019737)
確実な検証結果の確保
SuaKITの整合性の高い検査により,ライン間,シフト間,工場間で同じ結果を保証します。ソフトウェアは,オフラインで確認および検証可能な画像と文書化された結果をアーカイブします。この貴重なデータは,品質エンジニアがアプリケーションを最適化し,異常な結果を理解するのに役立ちます。
主な機能
検出
![发现蓝色和黄色汽车的SuaKIT检测特征的例子](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_detection.jpg?sc_lang=ja-jp&h=500&w=700&la=ja-JP&hash=C702DB487822F435A158D2114C37D3A7)
1つの画像内で異なるクラスの対象を検出
分類
![SuaKIT分类特性的例子](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_classification.jpg?sc_lang=ja-jp&h=500&w=700&la=ja-JP&hash=56BB00C2D5A2E3A2F17D3570889CAF38)
複数の事前定義されたクラスで画像をグループ化
セグメンテーション
![蓝色的车,天窗被标记为红色](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_segmentation.jpg?sc_lang=ja-jp&h=500&w=700&la=ja-JP&hash=668737417A1078A5191DF5897FA56CFF)
画像から欠陥の位置/面積/形状を正確に抽出
ディープラーニングアーキテクチャ
単一画像解析
![](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_single-image-analysis.jpg?sc_lang=ja-jp)
各画像を学習して欠陥を検出
画像比較
![](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_image-comparison.jpg?sc_lang=ja-jp)
2つの画像間の違いに集中し,欠陥を学習して検出
複数画像解析
![](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_multi-image-analysis.jpg?sc_lang=ja-jp)
画像間の関係を分析し,欠陥検出モデルを登録
ワンクラスラーニング
![](http://m.czl106.com/library/media/products/suakit/features-_one-class-learning.jpg?sc_lang=ja-jp)
登録された正常画像に対する偏差に基づいて欠陥を識別