ディープラーニングの分類機能を用いて良否判定を行う場合、通常、良品・不良品それぞれの画像を数百枚準備してトレーニングを行う必要があります。 しかし、実際のアプリケーションでは、不良品の画像を十分な数だけ集めることが難しく、それがディープラーニング導入の障壁になることがあります。 「アノマリー検出」は、比較的少数の良品画像だけでトレーニングすることができる良否判定機能です。

分類処理とほぼ同等の時間で、各クラスに対するディープラーニングネットワークの反応個所を表す「ヒートマップ」を取得できます。 この機能によって、判定の信頼性を向上させることが可能です。

高い性能を発揮するディープラーニングベースOCRが、さらに高機能化されます。 ディープラーニングを効果的に活用することにより、文字の抽出や分割など既存画像処理の課題を解決します。 照明反射の影響を受けやすい金属刻印文字など、認識難易度が非常に高いワークに対しても安定動作します。

ディープラーニングにより適切なエッジを検出する機能が搭載されます。 既存画像処理では抽出が困難なハイノイズ画像においても、高い精度で目的のエッジだけを抽出できます。