FIS-200DLもっと簡単に、もっといろいろなものが検査できるように、AI(ディープラーニング)にも取り組んでいます。ディープラーニングを利用した外観検査は各社より提供されてきていますが「やってみないとわからない」「やってみるにも費用がかかる」などの問題があり、採用する側、提供する側ともリスクが高いという問題がありました。Tool"をリリースしました。このツールは無料で配布され、ディープラーニングを用いた外観検査の検出能力をユーザーで十分に評価できる環境を提供します。当社におきましてもさまざまな画像データを用いて評価を行っていますが、かなり優秀であると考えます。Leaningモデルは、HALCONのアプリケーションで使用することができます。Toolと連携する機能を有しています。Learningの評価ツールです。セマンティックセグメンテーションなどが想定されます。外観検査用途では、良品画像を学習させるだけで良否判定が可能になるアノマリー検出、欠陥を学習させることにより画像から欠陥を抽出し”欠陥があればNG”を実現するセマンティックセグメンテーションが有効だと考えられます。Toolでは、アノマリー検出については学習および性能評価までの全機能、セマンティックセグメンテーションについてはラベリング(アノテーション)までが可能(学習および性能評価はできない)となっています。外観検査の多くは、良品がたくさん存在する環境であると考えられます。よってアノマリー検出が全機能使えることが重要です。ここではアノマリー検出について、操作手順を紹介します。Toolの操作手順トレーニングの準備トレーニングで使用する画像は、あらかじめOK、NGに分けておきます。OK画像は30枚程度でも動作します。NGの中でも欠陥の種類ごと(ワレ、カケ、色異常など)に分類し、フォルダ分けします。※学習するためにはOK画像だけでも問題ありませんが、性能評価のためにNG画像も準備しておくことを推奨します。新規プロジェクトを作成プロジェクトタブから新規プロジェクトを作成します。ディープラーニング手法はアノマリー検出を選択します。画像のインポートおよびラベル付けギャラリータブの画像フォルダの追加から、画像を追加していきます。フォルダ名がそのままラベルに適用されます。良品・異常を切り替えることができます。初回のフォルダ指定はクラスタイプが"良品"になり、2回目以降のフォルダ指定はクラスタイプが"異常"になります。分割タブにてトレーニング用と検証用とテスト用に画像を分割します。トレーニング画像で学習を行い、検証画像でトレーニング結果を評価し、学習にフィードバック。これを繰り返していくことで学習が進んでいきます。テスト画像は、この”トレーニング”に関わらない画像であり、トレーニングで得られたディープラーニングモデルのテストに用いる画像になります。初期値で、良品画像はトレーニング:検証:テスト=70%:15%:15%に分割、異常画像は検証画像に100%割り当てられます。モデルを作成・トレーニングトレーニングタブにてモデルを作成し、トレーニングを開始します。トレーニング時間はインポートされた画像枚数によって異なり、1時間程度が目安。多い場合は6時間以上かかります。トレーニングを一時停止させ、途中段階でも次の”判定”手順に進むことが可能です。数分のトレーニングでも十分な検出能力をもつことも少なくありません。判定トレーニング完了後は判定タブにて結果を確認できます。この例では、画像の枚数が少なかったこともありますが、概ね正しく判定できています。Toolでは、トレーニング・検証結果をhtml形式のレポートに残すことができます。レポートは各トレーニングごとに保存できます。Toolを使用した実験実例を公開しております。