菱洋エレクトロ株式会社は、株式会社システム計画研究所/ISP(以下、ISP)が開発した製造業向けDeep Learning 外観検査開発キット「gLupeTM(ジー・ルーペ)開発キット」（商標出願中）の販売パートナーとして、 同ソリューションの提供を開始した。
Deep Learning を応用した「gLupeTM」は、ISP独自の技術を用い、少量の正常データで学習して不良品を検出できる外観検査ソフトウェアだ。
従来の手法では、不良品を検出するために「正常データ」だけでなく「異常データ」を大量に収集し、学習する必要があったが、「gLupeTM」は、数枚のデータから正常状態の特徴を学ぶため、大量の異常データの収集・学習が不要であり、製造ラインへの導入コストを最小限に抑え、検査精度の向上が期待できるという。
「gLupeTM 開発キット」は、学習・評価を手軽に行える「学習・評価用アプリケーション」 と、学習結果を用いたソフトウェア開発のための「推論ソフトウェア開発用SDK」で構成されている。
学習・評価用アプリケーションで効率的に学習・評価作業を行い、推論ソフトウェア開発用SDK で、導入企業様の運用に合わせた自由なシステム開発を行うことが可能。Deep Learning を用いた外観検査自動化システムの実現を支援する開発キットだ。
必要システム構成は以下の通りだ。
- OS:Windows 10 64-bit 日本語版
- CPU:Intel Core i5 以上
- GPU:CUDA対応NVIDIA製GPU メモリ2GB以上 Maxwellアーキテクチャ以降
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gLupe 製品ページ
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