DATASHEET
Deep Learning Bundle
畳み込みニューラルネットワークに基づく検査ライブラリ
概要
• EasyClassifyとEasySegmentを含みます
• データ拡大とマスクをサポート
• CPUおよびGPUプロセッシングとの互換性
• データセット作成、トレーニング、および評価に使用できる無償のDeep
Learning Studioアプリケーションを含みます
メリット
ディープラーニングとは？
ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生態的なニューラルネットワークからヒントを得たコンピュー
ティングシステムです。畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は、画像解析の分野で最も一般的に使用され
る、深層のフィードフォワード人工ニューラルネットワークの一種です。
ディープラーニングは、大規模なCNNを使って、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決し
にくい、または解決できない複雑な問題を解決します。ディープラーニングアルゴリズムの学習には例が使用さ
れることが一般的であるため、より扱いやすいアルゴリズムといえます。ユーザーが部品を分類したり検査した
りする方法を理解する必要はなく、トレーニングの始めの段階で検査対象の画像を多数示すだけで学習処
理が進められます。トレーニングが正常に完了すると、部品の分類や欠陥の検出・分離に使用できるようになり
ます。
Open eVisionのDeep Learning Bundleを選ぶ理由
• Deep Learning Bundleは、特にマシンビジョン用途での画像解析を念頭に、調整、パラメーター化、および最適化さ
れています。
• Deep Learning BundleのAPIは単純であるため、数行のみのコードでディープラーニング技術の性能を活用できま
す。
• ご購入前にお試しください: Deep Learning Bundleには、Deep Learning Studioトレーニング・評価アプリケーショ
ンが同梱されています。
EasyClassifyとEasySegmentを個別に購入することはできません。Deep Learning Bundleの一環としてのみ提供さ
れています。
Deep Learning StudioよりDeep Learning Bundleをダウンロードしてお試しください。ご不明な点がございまし
たら、お気軽にEuresysのサポートまでお電話ください。
EasyClassifyの説明
EasyClassify</A>はDeep Learning Bundleの分類ツールです。
EasyClassifyではユーザーがトレーニング画像にラベル付けを行う必要があります。合格と不合格を示し、どの
クラスに属するのかを指定する作業です。この学習/トレーニングプロセスが完了すると、EasyClassifyライブラ
リは画像を分類できるようになります。ある画像について、その画像がティーチングされたクラスに該当する可
能性を示した、確率のリストを返します。たとえば、プロセスに不合格品と合格品を分ける設定が必要な場
合、EasyClassifyは、各部品が合格か不合格かを返し、その確率を示します。
EasySegment Unsupervised mode
© EURESYS S.A. Subject to change without notice - 1 / 4 - Deep Learning Bundle - 2020-09-18 03:39
EasySegment is the segmentation tool of Deep Learning Bundle. EasySegment performs defect detection
and segmentation. It identifies parts that contain defects, and precisely pinpoints where they are in
the image. The unsupervised mode of EasySegment works by learning a model of what is a “good”
sample (i.e. a sample without any defect). This is done by training it only with images of “good”
samples. Then, the tool can be used to classify new images as good or defective and segment the
defects from these images. By training only with images of good samples, the unsupervised mode of
EasySegment is able to perform inspection even when the type of defect is not known beforehand or
when defective samples are not readily available.
EasySegment Supervised mode
EasySegment is the segmentation tool of Deep Learning Bundle. EasySegment performs defect detection
and segmentation. It identifies parts that contain defects, and precisely pinpoints where they are in
the image. The supervised mode of EasySegment works by learning a model of what is a defect and what
is a “good” part in an image. This is done by training with images annotated with the expected
segmentation. Then, the tool can be used to detect and segment the defects in new images. The
supervised mode of EasySegment achieves better precision and can segment more complex defects than
the unsupervised mode thanks to the knowledge of the expected segmentation.
Deep Learning Studio
Open eVisionには無償のDeep Learning Studioアプリケーションが含まれます。このアプリケーションは、デー
タセットの作成やディープラーニングツールのトレーニングと検証においてユーザーを支援するためのツールで
す。
性能
ディープラーニングには、特に学習段階において、一般的に非常に高いプロセッシング能力が必要となりま
す。Deep Learning Bundleは、標準的なCPUをサポートしており、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動的に検出しま
す。通常、1つのGPUの使用によって、学習と処理の段階は100倍速くなります。
DG06 Technology Development Department の支援を得て開発
対応分野
電気機器産業向けマシンビジョン
• マーク検査
• LED検査
一般製造業向けマシンビジョン
• プレゼンス/アブセンス・チェック
• 表面解析
• アセンブリ検査
• ラベル印刷機向けのコード品質検証
食品検査産業向けマシンビジョン
• 食品検査と分類
仕様
Software
Host PC Operating System • Windows 10 (64-bits)
• Windows 8 (64-bits)
• Windows 7 (64-bits)
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APIs • Supported Integrated Development Environments and Programming Languages:
– Microsoft Visual Studio 2008® SP1 (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
– Microsoft Visual Studio 2010® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
– Microsoft Visual Studio 2012® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
– Microsoft Visual Studio 2013® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
– Microsoft Visual Studio 2015® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
– Microso Visual Studio 2017® (C++, C#, VB .NET, C++/CLI)
Ordering Information
Product code - Description • 4182 - Open Deep Learning Bundle for USB dongle
• 4232 - Open Deep Learning Bundle for PAR dongle
• 4282 - Open Deep Learning Bundle for soft-based licensing
• 4332 - Open eVision Deep Learning Bundle
Optional accessories • 6512 - eVision/Open eVision USB Dongle (empty)
• 6513 - eVision/Open eVision Parallel Dongle (empty)
• 6514 - Neo USB Dongle (empty)
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