VTV-9000で、従来の画像処理検査とAI検査の両方を実行可能。従来の検査ツールとの組み合わせによって、双方の特性を補完し合うことで、外観検査をより強力に実行します。

VTV-AI Studioは学習モデルを生成するソフトウェアです。
VTV-9000で画像を収集し、VTV-AI Studioで学習します。作成された学習モデルはVTV-9000で処理が実行されます。

VTV-AI Studioで生成した学習モデルをもとに、AI分類ツールで入力画像を分類し、分類結果を出力します。形状が不定形なもの・光沢のあるもの・表面状態が一定でないものの分類に適しています。

AI分類検査の例

ルール（しきい値）が曖昧な物の外観不良分類

従来の画像処理の場合、分類するルール（しきい値）が曖昧な物の良否判定は困難でした。AI 画像処理ならば、厳格なルールを設定しなくても、学習したルールに基づいた良否判定が可能です。

既存の検査ツールとの組み合わせ

分類結果ごとに検査内容を分岐する

IF分岐ツールと組み合わせることで、検査対象の一部を分類し、分類結果によって検査内容が分岐するタスクを作成できます。

検査対象の形状やサイズが異なる・位置がランダムな場合でも分類可能

ブロブ検査ツールで検出したブロブの中心座標を利用して、動的マルチ座標系ツールで複数の座標系を生成し位置決めを実行。それぞれの位置にある検査対象をAI分類ツールで分類することも可能です。