2017年10月11日(水)～13日（木）に東京ビッグサイトにて開催された「Factory 2017 Fall（ITproEXPO内）」に出展しました！
会期中は多く方に来場いただき、さまざまな情報交換をいたしました。ISPブースへお越しいただきました皆さん、ありがとうございました！
今回の展示内容を紹介します。
製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」
Deep Learningにより不良品、異常・異物を検出するgLupe(ジールーペ)。最大の特徴は、「少量の正常データのみで学習」が可能なことです。
データ収集のコストを大幅に削減し、スピーディーな導入が実現可能です。
また、正常データのみを学習するアプローチを採用していることにより、未知の異常も検出することが可能です。
下の図は当日の展示パネルです。
ブースでは、通常のカメラ画像で行う異常検知と、特殊なカメラと連携した異常検知をデモ展示しました。
カメラ画像からの異常検知
展示会当日には、カメラ画像より異常を検出するデモを行いました。
下の図は、デモで検出した異常の一例です。
十枚ほどの正常データをその場で学習したのち、微細な傷、汚れなどを検出させました。
学習～推論までの一連の動作は、以下の動画でもご覧いただけます。
特殊カメラを用いた異常検知
「通常のカメラでは検出が困難な異常」を対象とし、特殊カメラと連携した異常検知のデモも行いました。
アバールデータ 近赤外カメラ
近赤外カメラと連携し、お菓子梱包の噛み込み※ を検出します。
近赤外カメラを使用することで、梱包したパッケージの外側から、中の様子を撮影することが可能です。
（※噛み込み：梱包の圧着部分に、内容物を挟み込んでしまう異常）
池上通信機(株) RTC-21 : ILOREAL Real True Color XYZカメラ
XYZカメラと連携し、色むらをの検出を行いました。
通常のRGBカメラでは取得できない可視領域の色を忠実に取得し、gLupeが色ムラとして検出します。
デモでは、赤い紙に対して赤いペンで描いた「色ムラ」の検出を行いました。
お問い合わせ
製品、技術、また、展示内容に関するお問い合わせは、以下より受け付けております。
gLupe@isp.co.jp
03-5489-0232
村瀬・井上（むらせ・いのうえ）
●関連リンク
システム計画研究所 人工知能事業紹介ページ
システム計画研究所 人工知能プロダクト紹介ページ
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プレスリリース gLupe評価版のバンドル販売開始