VisionProDL Version 4 は、ディープラーニング技術を活用した画像検査システムをさらに進化させ、現場での生産効率や品質管理を大幅に向上させるための新機能を搭載しています。その中でも特に注目すべき「3つの新機能の目玉」をご紹介します。
1. Few Sample Classify（少数サンプルモード）
少量の画像でも高精度を実現
- 特徴:
- 従来は数十〜数百枚の学習画像が必要だったディープラーニング検査を、わずか数枚の画像からでも高精度に学習・推論できるよう最適化。
- データ収集が難しいケースでも、短期間で検査モデルを構築可能。
- メリット:
- 検査ラインの立ち上げや切り替えがスピーディに行える。
- データ取得コストや時間を大幅に削減。
- 導入事例イメージ:
- 新製品の立ち上げで、まだ多くの不良サンプルを集められない場面。
- 多種少量生産ラインでの頻繁なモデル切り替え時。
2. Robust Mode（ロバストモード）
過酷な照明条件下でも安定したパフォーマンス
- 特徴:
- ネットワークアーキテクチャを刷新し、照明やホワイトバランスの大幅な変動があっても学習モデルの精度が落ちにくい設計。
- 現場で起こりがちな環境変動を自動で吸収し、再学習の頻度を減らせる。
- メリット:
- 昼夜や季節による照明変化、複数ライン間の微妙な撮影条件の違いにも対応。
- 同じモデルを複数ラインで使い回せるため、設備導入コストやメンテナンス工数が削減可能。
- 導入事例イメージ:
- 24時間稼働の生産ラインで、時間帯による照明条件が異なる場合。
- 工場内の複数ラインで同一モデルを展開したい場合。
3. 外れ値スコア（Outlier Score）
システム監視の強化と異常の早期発見
- 特徴:
- 学習済みのクラス（正常・特定の不良）に属さない画像が入力されたとき、スコアを高く出力。
- “見たことのない”不良や撮影トラブルなどを即座に検知し、アラートを出すことが可能。
- メリット:
- 生産ラインで予期せぬ異常（照明不具合、ワークの種類間違いなど）を早期に発見し、被害を最小限に抑制。
- 異常を検知した時点でラインを止める、担当者に通知するといった運用が可能になり、品質トラブルのリスクを低減。
- 導入事例イメージ:
- 本来流れてくるはずのない部品が混入した場合の即時検知。
- カメラや照明の位置ずれなど撮影トラブルが起きた際に異常を察知し、ラインを止める。
まとめ
VisionProDL Version 4 で新たに搭載された Few Sample Classify、Robust Mode、そして 外れ値スコア（Outlier Score） は、それぞれの現場課題に対して大きな効果を発揮する機能です。
- Few Sample Classify によって、データ不足や多品種少量生産といった制約を乗り越え、短時間で高精度のモデルを構築。
- Robust Mode により、照明や環境変化が激しい現場でも安定した検査精度を維持。
- 外れ値スコア で、学習範囲外の異常や撮影トラブルを即時に検知し、ライン停止やメンテナンスのトリガーとして活用可能。
これらの機能を組み合わせることで、検査の精度向上はもちろん、生産ラインの安定稼働やダウンタイムの低減にもつながります。製造現場のさらなる自動化・効率化を検討している方は、ぜひ VisionProDL Version 4 を導入してその効果を実感してみてください。
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