Suakit-Tall

SuaKIT画像処理ソフトウェア

ディープラーニング採用自動視覚検査ソリューション

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
在计算机芯片上发现缺陷

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
零件上发现的缺陷

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

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

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

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

各画像を学習して欠陥を検出

画像比較

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

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

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

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