システム計画研究所/ISP(本社東京)は、ディープラーニング(深層学習)を応用した外観検査用システム「gLupe」を「FACTORY 2017 Fall」(2017年10月11~13日、東京ビッグサイト)に出展した(図1)。アルゴリズムの工夫により、数十~数百枚の画像データから製品不良を検出できるようになったのが特徴。一般的な外観検査システムが数千~数万枚のデータを用いて異常を学習・検出するのに比べて、コストと時間を抑えられるという。

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