EasySegment
ディープラーニングセグメンテーションライブラリ
- 非教師ありモード：新規画像の異常・欠陥を検出・セグメント化するため、「良品」画像のみで学習
- 教師ありモード：欠陥モデルの学習により、セグメンテーション精度と検出精度を向上
- あらゆる解像度の画像に対応
- データ拡張とマスクをサポート
- CPUおよびGPU処理に対応
- データセット作成・学習・評価用の無料アプリケーション「Deep Learning Studio」付属
- Deep Learning Bundleの一部として提供
- コスト効率に優れた推論専用ライセンスも利用可能
説明
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EasySegmentはDeep Learning Bundleのセグメンテーションツールです。EasySegmentは欠陥検出とセグメンテーションを実行します。欠陥を含む部品を識別し、画像内の正確な位置を特定します。
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EasySegmentの教師ありモードは、画像内の欠陥と「良品」部品のモデルを学習することで機能します。これは、期待されるセグメンテーションでアノテーションされた画像を用いてトレーニングすることで実現されます。その後、このツールを使用して新規画像内の欠陥を検出・セグメンテーションできます。
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教師ありモードでは、期待されるセグメンテーションの知識を活用することで、教師なしモードよりも高い精度を実現し、より複雑な欠陥のセグメンテーションが可能です。
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EasySegmentの教師なしモードは、「良品」（すなわち欠陥のないサンプル）のモデルを学習することで機能します。これは「良品」サンプルの画像のみで訓練することで実現されます。
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その後、このツールを用いて新規画像を良品か不良品かに分類し、画像から欠陥をセグメント化できます。良品サンプルの画像のみで学習するため、EasySegmentの非教師ありモードは、欠陥の種類が事前に知られていない場合や、不良サンプルが容易に入手できない場合でも検査を実行できます。
ディープラーニングとは何か？
ニューラルネットワークは、人間の脳を構成する生物学的神経ネットワークに着想を得た計算システムである。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、深層のフィードフォワード型人工ニューラルネットワークの一種であり、最も一般的に画像解析に適用される。深層学習は、いわゆる従来型のコンピュータビジョンアルゴリズムでは解決が困難または不可能な複雑な問題を解決するために、大規模なCNNを利用する。 深層学習アルゴリズムは、通常例示によって学習するため、より使いやすい場合があります。ユーザーが部品の分類方法や検査方法を考案する必要はありません。代わりに、初期の学習段階で、検査対象となる部品の多くの画像を見せられるだけで学習します。学習が成功した後、部品の分類や欠陥の検出・分割に使用できます。
EasySegmentは何に役立つのか？
ディープラーニングは、精密な測定やゲージングを必要とする用途には一般的に適していません。また、特定の種類の誤り（偽陰性など）が完全に許容できない場合にも推奨されません。EasySegmentの教師なしモードは、特に不良サンプルの入手が困難な場合、欠陥検出やセグメンテーションタスクに適しています。 深層学習ツールは通常、複雑な表面パターンを持つ自然物や人工物（木材、布地など）の画像処理に非常に効果的です。こうしたパターンは従来のマシンビジョンアルゴリズムによる欠陥検出を極めて困難にします。さらに、深層学習の「例から学ぶ」パラダイムは、コンピュータビジョンプロセスの開発期間短縮にも寄与します。
EasySegment 教師ありモード
EasySegmentはDeep Learning Bundleのセグメンテーションツールです。EasySegmentは欠陥検出とセグメンテーションを実行します。欠陥を含む部品を識別し、画像内の正確な位置を特定します。 EasySegmentの教師ありモードは、画像内の欠陥と「良品」部品のモデルを学習することで機能します。これは、期待されるセグメンテーションでアノテーションされた画像を用いてトレーニングすることで実現されます。その後、このツールを使用して新規画像内の欠陥を検出・セグメント化できます。EasySegmentの教師ありモードは、期待されるセグメンテーションの知識により、教師なしモードよりも高い精度を達成し、より複雑な欠陥のセグメンテーションが可能です。
EasySegment非教師ありモード
EasySegmentはDeep Learning Bundleのセグメンテーションツールです。EasySegmentは欠陥検出とセグメンテーションを実行します。欠陥を含む部分を識別し、画像内の正確な位置を特定します。EasySegmentの教師なしモードは、「良品」（すなわち欠陥のないサンプル）のモデルを学習することで機能します。これは「良品」サンプルの画像のみでトレーニングを行うことで実現されます。 これにより、新規画像を良品か不良品かに分類し、画像から欠陥をセグメント化することが可能となります。良品サンプルの画像のみで学習を行うため、EasySegmentの教師なしモードは、欠陥の種類が事前に知られていない場合や、不良サンプルが容易に入手できない場合でも検査を実行できます。
費用対効果の高い推論ライセンス
通常、生産現場でのディープラーニングの展開には推論処理のみが必要です。 推論とは、事前に学習させたモデルを用いて新規取得画像を検査・分析するプロセスです。学習は、ほとんどのケースでオフライン処理となります。学習はOpen eVision APIを使用して実行可能で、Deep Learning Bundleのライセンスが必要です。あるいは、Deep Learning Studioアプリケーションを使用すれば、無料で学習を実行することも可能です。推論専用ライセンスはDeep Learning Bundleライセンスの代替となり、顧客がコスト最適化された深層学習ソリューションを展開することを可能にします。
データ拡張
ディープラーニングは、ニューラルネットワークを訓練し、参照画像のセットを分類する方法を教えることで機能します。このプロセスの性能は、参照画像のセットがどれほど代表的で広範であるかに大きく依存します。Deep Learning Bundleは「データ拡張」を実装しており、これはプログラム可能な制限内で既存の参照画像を（例えば、シフト、回転、スケーリングによって）変更することで追加の参照画像を作成します。これにより、Deep Learning Bundleはクラスごとにわずか100枚のトレーニング画像で動作することが可能になります。
パフォーマンス
ディープラーニングは一般的に、特に学習フェーズにおいて膨大な処理能力を必要とします。Deep Learning Bundleは標準CPUをサポートし、PC内のNvidia CUDA対応GPUを自動検出します。単一のGPUを使用することで、学習フェーズと処理フェーズを通常100倍高速化します。
その他の特典
ネオ・ライセンシング・システム
Neoは新しいライセンスシステムです。信頼性が高く、最先端の技術を採用しており、Open eVisionおよびeGrabberのライセンスを保存するために利用可能になりました。Neoでは、ライセンスをNeoドングル上でアクティベートするか、Neoソフトウェアコンテナ内でアクティベートするかを選択できます。ライセンスを購入し、後で決定できます。
Neoドングルは堅牢なハードウェアを提供し、コンピュータ間での転送が可能な柔軟性を備えています。Neoソフトウェアコンテナは専用ハードウェアを必要とせず、代わりにアクティベーションされたコンピュータに紐付けられます。
Neoには専用のNeoライセンスマネージャーが同梱されており、直感的で使いやすいグラフィカルユーザーインターフェースと、Neoライセンス手続きの自動化を容易にするコマンドラインインターフェースの2種類が用意されています。
WindowsおよびLinux向けすべてのeVisionライブラリ
- Microsoft Windows 11、10 for x86-64 (64ビット) プロセッサアーキテクチャ
- x86_64 システム上の Microsoft Windows 11、10 IoT Enterprise
- Linux for x86-64 (64ビット) および ARMv8-A (64ビット) プロセッサアーキテクチャ（glibc バージョン 2.18 以上）
サンプルデータセット：生地欠陥検出
当社の「ファブリック」サンプルデータセットは、EasySegmentの教師なしモードが、訓練用の良品サンプルがわずかしかなく、想定される欠陥の種類に関する知識がない場合でも、ファブリックの欠陥を検出・セグメント化する方法を示しています。さらに、EasySegmentの教師なしモードは、教師ありモードに必要なセグメンテーションの期待値の注釈付けを容易にするために、教師なしモードの結果をレビューし、真値としてインポートすることで活用できます。
サンプルデータセット：異物検出およびセグメンテーション
当社の「コーヒー」サンプルデータセットは、EasySegmentの教師ありモードを活用することで、異物の色や質感が対象製品と非常に類似している場合でも、生産ライン上の異物を効率的に検出・セグメント化できることを示しています。
Open eVision Deep Learning Studio
Open eVisionには無料のDeep Learning Studioアプリケーションが含まれます。このアプリケーションは、データセットの作成、および深層学習ツールのトレーニングとテストの過程でユーザーを支援します。EasySegmentの場合、Deep Learning Studioはアノテーションツールを統合し、予測結果を真値アノテーションに変換できます。また、性能要件に合わせてツールをグラフィカルに設定することも可能です。例えば、トレーニング後、欠陥検出率の向上と良品検出率の向上とのトレードオフを選択できます。
