Cognex VisionPro Deep Learning ツール

位置決め (青) ツールは、画像内で 1 つまたは複数の特徴を検出して位置決めするために使用します。ラベル付きの画像から学習することで、ノイズの多い背景上の小さな特徴から複雑なオブジェクトまでまとめて、複雑な特徴やオブジェクトを位置決めして識別できます。位置決め (青) ツールに学習させるには、対象となる特徴がマーキングされた画像を準備するだけです。

読み取り (青) ツールは、画像内で光学文字認識 (OCR) を実行するために使用されます。注釈付きの画像から学習することで、きれいに印刷された文字から非常にノイズの多い背景上にある形が大きく崩れた文字まで、文字を識別して読み取ることができます。読み取り (青) ツールに学習させるには、対象となる文字がマーキングされた画像を準備するだけです。

解析 (赤) ツールには、フォーカスモード (フォーカススーパーバイズド、フォーカスアンスーパーバイズド)、High Detail モード、および High Detail Quick モードの 3 種類のアーキテクチャがあります。

解析 (赤) ツール – スーパーバイズドモード (フォーカス) は、欠陥や他の対象領域などの特定の領域をセグメンテーションするために使用します。欠陥または対象領域のさまざまな外観を学習するだけで、鋳物のブローホールやコンベア上の傷付いた野菜など、多くの問題を識別できます。スーパーバイズド (赤) ツールに学習させるには、検出する欠陥領域の種類の画像を準備するだけです。

解析 (赤) ツール – アンスーパーバイズドモード (フォーカス) は、異常や外観上の欠陥を検出するために使用します。著しくても許容可能なばらつきを含むオブジェクトの正常な外観を学習するだけで、模様のある表面の傷、不完全または不適切なアセンブリ、または繊維の織りの問題など、多くの問題を識別できます。アンスーパーバイズド (赤) ツールに学習させるには、良好なオブジェクトの画像を準備するだけです。

解析 (赤) ツール – High Detail モードは、解析 (赤) フォーカス - スーパーバイズドのセグメンテーションパフォーマンスをより強化したバージョンですが、学習速度と処理速度が多少低下します。セグメンテーションタスクで独自の学習アーキテクチャを使用しているため、解析 (赤) フォーカス - スーパーバイズドと比較して高いパフォーマンスが得られます。

解析 (赤) ツール – High Detail Quick モードは、解析 (赤) High Detail モードを改良したもので、検出精度をほとんど低下させることなく、学習速度を飛躍的に向上させています。安定したパフォーマンス結果を保証するために、最先端の学習アルゴリズムをインポートできるように構築されました。また、ツールパラメータが少なくて済むため、簡単で迅速な学習が可能です。段階的な使用法を含むその他の詳細は、解析 (赤) High Detail とあまり変わりません。

分類 (緑) ツールには、フォーカス、High Detail モード、および High Detail Quick モードの 3 種類のアーキテクチャがあります。

分類 (緑) ツール – フォーカスモードは、オブジェクトまたはシーン全体を分類するために使用されます。パッケージングに基づく製品の識別、溶接線の分類、許容可能/不可能な異常の選別など、フォーカスモードでは、ラベル付き画像のコレクションに基づいて学習し、さまざまなクラスに分類します。フォーカスモードに学習させるには、さまざまなクラスに割り当てられ、ラベル付けされた画像を準備するだけです。

分類 (緑) ツール – High Detail モードはフォーカスモードの分類 (緑) ツールと似ていますが、異なるアーキテクチャを使用します。High Detail モードは、ラベル付き画像のコレクションに基づいて学習し、さまざまなクラスに分類します。High Detail モードに学習させるには、さまざまなクラスに割り当てられ、ラベル付けされた画像を準備するだけです。