超軽量・超高速「良品学習」による異常検知デモ（第２弾）：立体物の異常検知タスク（更新版）
超軽量・超高速「良品学習」による異常検知デモ（第２弾）：立体物の異常検知タスク（更新版）
※ データの一部を修正・更新して再アップしました。内容の本質は変わりません。
検知対象はジェルボールの入ったPETボトルです。良品には青と透明のボールがほぼ均等に入っています。
動画は実行中の画面をそのまま録画しています。
＜動画の内容＞
～33秒：良品サンプル３点の画像読みこみ
～1分5秒：学習処理（約32秒間 画面非表示）
1分6秒～：原画像と異常個所のヒートマップ表示
このデモでは OK品のみを 約 32 秒で学習し、学習後は NG 品に混ざった緑や赤系のボールのほか、ラベルに貼ったシールを検知しています。
＜テスト用 NG 画像＞
ng1：透明ボールのみ
ng2：青と透明の配合比が異なる（透明ボールが若干多い）。
ng3：緑のボールが混入
ng4：赤系のボールが混入
ng5：ラベルにシールを貼りつけ
＜テスト用 OK 画像＞
ok4：学習サンプルとは別の OK 品の画像
NG 品からは、ヒートマップ上の異常に対応する位置に反応が出ていますが、OK 品からはほぼ出ていません。異常の検知精度は、学習させる OKサンプルの画像を増やすと向上します。
この事例では、HDD からの画像の読込みからヒートマップの生成まで、画像１枚あたり約 40～50msec です。 （動画ではヒートマップ画像の HDD への書き込みも含んでおり、これより若干長くなっています。）
本動画の学習と推論は、市販 PC (Intel Core i7) で GPU を使わず実行しています。
学習画像、テスト画像、処理結果のヒートマップ画像は、以下のリンクからダウンロードいただけます。お手持ちの課題に有効そうか、ぜひご検討ください。
https://drive.google.com/file/d/1kdO2TbjU-r5fwQISw73gxkeHFf1znjfk/view
本製品は「Switch Vision® 良品学習版」としてパッケージ化しており、周辺機器や装置との通信・連携機構も備わっています。 お客さまの検査ラインに、速やかかつ柔軟に組み込んでお使いいただけます。
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