菱洋エレクトロ株式会社(以下「菱洋エレクトロ」)はこのたび、株式会社システム計画研究所(以下「システム計画研究所」)および株式会社日本HP(以下「日本HP」)と共同で構築したソリューション「Deep Learning 外観検査評価キット for Windows」の提供を開始いたします。
「Deep Learning 外観検査評価キット for Windows」は、システム計画研究所が開発したAI外観検査ソフトウェア「gLupe(ジー・ルーペ)」を日本HP製ワークステーション「Z2 Mini」に搭載することで、AI/Deep Learningを活用した外観検査(不良品検出)の実証実験を容易かつ安価に行うことのできる評価ツールです。
「gLupe」は製造業における製品の外観検査に特化されたソフトウェアであり、システム計画研究所の独自技術によって、通常は数千~数万を要する学習データを十数程度の正常データのみでマッチングさせることができ、製造現場にAIをスピーディに導入することが可能です。また、画像の識別により不良品の検出を行うため、金属部品や樹脂部品など素材を問わない点も特長です。
「Z2 Mini」は本体サイズが216×216×58mmという小型な筐体でありながら、インテル® Xeon®プロセッサーとNVIDIA® Quadro® グラフィックスを搭載したデスクトップ型ワークステーションです。パフォーマンスに優れていることはもちろん、組込み用途での使用を想定した耐久テストや熱処理が施されており、高い信頼性も兼ね備えています。
菱洋エレクトロでは、主に研究用途を対象として「gLupe」をNVIDIA社の「Jetson™ TX1開発キット」に搭載したモジュール型コンピュータを既にリリースしていますが、コマンドベースでの操作が必要であった従来の評価キットに対し、Windowsベースでの学習および評価が可能となった「Deep Learning 外観検査評価キット for Windows」は、より実用化に近い形で実証実験を行うことができる評価ツールとなっています。
従来、多くの人的リソースや熟練の技を要する外観検査に対して、システム計画研究所と菱洋エレクトロの両社は「Deep Learning 外観検査評価キット for Windows」の展開によって、“高精度”“省力化”“低コスト”を兼ね備えた外観検査システムの実現を目指してまいります。
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