特徴機能　ディープラーニング

マシンビジョンにおける20年以上の経験に基づき、幅広いニーズをカバーできるネットワークを提供

HALCONディープラーニング機能は大きく分けて教師有り学習と呼ばれる「画像分類」「オブジェクト検出」「セグメンテーション」、教師無し学習と呼ばれる「アノマリー検出」の4つの機能があり、画像処理関数群の中の一つとして、簡単にお客様が自身のアプリケーションの中に組み込むことが可能です。

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  画像分類

  画像の良否判定、欠陥分類を実行することが可能です。既存画像処理と同様に処理速度の向上に注力しており、リアルタイムで分類処理を実行できます。

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  オブジェクト検出

  画像上のどこに何が存在しているか検出することができます。重なり合った物体を個別物体としてカウントするといったチャレンジングなタスクにも適用が可能です。

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  セマンティックセグメンテーション

  セマンティックセグメンテーションは、画像上の複数種類の領域検出や、欠陥領域の抽出に用いることができます。ピクセル単位で領域分割を実行できるため、ルールベース処理と組み合わせ、独自の画像処理を適用させることが可能です。

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  インスタンスセグメンテーション

  インスタンスセグメンテーションでは、セグメンテーションによるピクセル単位での領域検出機能とオブジェクト検出による重なり合った物体を区別する機能を組み合わせた処理を実行できます。

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  グローバルアノマリー検出

  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。キズ・異物といった局所的な欠陥や位置ずれ・モノの有無といった大局的な欠陥を網羅的に検出可能です。また、スコアの算出基準となる「Anomaly Map」も出力されるため、そのマップに対して、独自の画像処理を適用することが可能です。

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  Deep OCR

  DeepOCRでは、文字領域の抽出も文字読み取りも、ディープラーニングを用いて包括的に実行します。また、文字の方向やフォントタイプに依存することなく読取を行うことができます。

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  ディープラーニングベースエッジ検出

  ディープラーニングベースエッジ検出はパラメータ調整や前処理の手間をかけずに主要なエッジを正確に検出することができる新機能となっております。低コントラストやノイズ環境下においてもロバストにエッジ抽出が可能です。

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  AI²-AIアクセラレータ

  ディープラーニングの処理速度を向上させる高速化フレームワーク AI²（AIアクセラレータ）に対応しています。AI²ではTensorRTとOpenVINOをサポートしており、ハードウェアの性能を最大限に活用することができます。