Add-onはAdaptiveVisionに新たな機能を追加するオプションソフトです。これにより、AdaptiveVisionによってディープラーニングを利用した画像処理ソフトウェアの開発が可能になります。10年前、AdaptiveVisionは画像処理ソフトウェアにおけるグラフィカルなプログラム作成の新たな基準を打ち立てました。今回、AdaptiveVisionはまったくプログラミングスキルを使用しない欠陥検出という、新たな飛躍をもたらします。ディープラーニングのテクノロジーを利用することにより、ソフトウェアが良・不良サンプルを学習し、インプットした画像を自動的に合格か不合格に分類します。Add-onは、産業用画像処理のためのディープラーニングによる画像処理開発ツールです。AdaptiveVisionのその他の機能と同様、操作にはプログラミングスキルを必要としないグラフィカルなユーザーインターフェースを持っていますので、すぐにお使いいただけます。一般的な事例においては、学習に必要な画像は20枚から50枚程度です。GPUの必要性ディープラーニングによる学習、及び学習結果を利用した画像処理を高速で行うため、最新のGPUの使用が推奨されています。一般的な事例においては、学習に必要な時間は5分程度です。一般的な事例においては、学習結果を利用した画像処理の実行にかかる時間は200ms程度です。(GPU使用の場合)オールインワンの画像処理開発環境AdaptiveVisionは広範なマシンビジョン開発ツールを提供しています。通常の画像処理とディープラーニングを使用した画像処理を1つのソフト内で併用可能です。それぞれの機能は直感的でグラフィカルなインターフェースを持ち、マウスによる操作で利用できます。2D&3Dアルゴリズムパワフルで豊富な2D画像処理アルゴリズムに加え、3D点群データを扱うことも可能。HMIデザインツールGUIの作成もマウス操作で簡単に行えます。高速で開発できる環境プログラミングスキル不要で、直感的操作でソフト製作が可能。開発期間を大きく短縮します。技術サポートとノウハウテクニカルサポートにご加入いただくと、最新バージョンのソフトの使用及び技術サポートを受けられます。C++と.NETライブラリ作成したソフトの書き出しを行うことが可能です。(別途追加ソフトが必要)ディープラーニング新たにディープラーニングを利用した画像処理開発機能を追加できます。(ディテクト・フィーチャーズ)DetectFeaturesでは、ユーザー自身が学習用画像の不良箇所に従ってピクセルを注意深くラベリングします。ツールはそこから顕著な特徴を探し出し、良・不良の特徴を認識します。使用例:太陽電池この事例では、多様な特徴を持つ表面に発生するひび割れや傷の検出が必要となります。従来の方法では、個々のソーラーパネルの種類によって調整が必要となるパラメータが数多ある、複雑なアルゴリズムが必要です。Learningでは、教師あり学習のシステムで、ツールをただ1つだけ使って学習させれば終わります。(ディテクト・アノーマリズ)DetectAnomaliesでは学習はより簡単です。不良箇所に明確な定義を持たせずともツールが良品サンプルをもとに学習し、どんな逸脱でも探し出します。使用例:パッケージ確認お寿司のパックが市場に出荷されるとき、中身は決まった場所に置かれているものです。良品の中身自体に変種がある場合、不良箇所がどこかも定義しにくくなります。解決策は、教師なしモードの深層学習を使うことです。ツールが学習段階で見たものから何か大きな逸脱がないかを検出します。(クラシファイ・オブジェクト)ClassifyObjectの学習も簡単です。学習用画像それぞれが分類すべきクラス(種別)のどれに属するかを指定していくだけです。学習後は、ツールが検査対象画像がどのクラスに分類されるべきかを素早く判断します。木の実であるナッツは、一つ一つが違った形をしています。Learningアドオンは形が不揃いであっても、対象物を種類ごとに分類することが可能です。ClassifyObjectであれば非常に高速に処理が可能です。