ビジョンシステムにおけるディープラーニングの活用方法
コンピュータービジョン世界に急速に普及しつつあるディープラーニング(深層学習)。これを行う人工ニューラルネットワーク(ANN)には、大きく分けて2つの特長があります。1つ目は、ロボットやファクトリーオートメーション、リテール関連機器の処理精度や耐久性の向上が期待できること。そして2つ目は、顕微鏡による病理検査や複雑なパターンの分類が必要な表面検査など、これまで不可能であった画像分析が可能であることです。
ディープラーニングによる画像処理と従来の画像処理の比較
従来の画像処理
用途例
シンプルな形状・構造の認識
座標の補正・変換
位置・距離・寸法の測定
画像の前処理
コードの読み取り
メリット
簡単シンプルなシステム構造
高度かつ追跡可能なアルゴリズム
ディープラーニングによる画像処理
用途例
形状・寸法の異なる物体の認識
複雑な物体・構造の識別
異なる背景における認識
異なる照明条件における認識
文字認識
メリット
安定したシステム構造
複雑な物体に対する高精度な認識
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高速かつ正確な推論が可能:FPGAボード搭載システムにおけるディープラーニングの活用方法
ディープラーニングによる膨大なデータ処理が必要な場合、高速かつ正確な推論で最高の性能を実現するFPGAボードを搭載したビジョンシステムがおすすめです。Silicon Software社製microEnable 5 marathon deepVCLとFPGA画像処理開発環境VisualAppletsを組み合わせれば、わずか数クリックでFPGA上で動くANNを構築できます。
詳細はこちら![ディープラーニング向けのBasler Vision製品](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/1KXB6R9vUTw5sR6xB6iduz/edc86a4179673c4f5fa114fa7f38e71b/PC-based_DL_1380x735px.jpg?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
シンプルな構造で迅速な市場投入が可能:コンピューターシステムにおけるディープラーニングの活用方法
システムにおけるディープラーニングの活用方法 システムの簡易化と迅速な市場投入が求められる場合、スムーズなデザイン・インが可能なコンピューターシステムがおすすめです。幅広いラインナップを誇るカメラシリーズace、pylon Camera Software Suiteなど、Baslerがお届けするプラグアンドプレイ対応のハードウェアとソフトウェアを使用すれば、ANNの導入にかかる労力を抑えながら、ディープラーニングに最適なコンピュータービジョンシステムが構築できます。
詳細はこちら![](http://images-ctf.baslerweb.com/dg51pdwahxgw/3vi5J3ZkPwXMKBVir9Tj21/f7407e5ac77c54e1c92a73580ce4aae2/Embedded_Deep-Learning_1380x735px.jpg?fm=webp&f=center&w=800&h=450&q=80&fit=pad)
コンパクトかつ低コスト:エンベデッドシステムにおけるディープラーニングの活用方法
コンパクトかつ低コストなエンベデッドシステム。ボードレベルカメラとエンベデッドプロセッサーを組み合わせてビジョンシステムを構築すれば、製品単価を最小限に抑えることができるほか、エッジデバイスをスマートに活用することで、処理速度の向上やレイテンシーの低減、情報セキュリティの強化にもつながります。カメラモジュールから各種コンサルティング、すぐに導入可能なソリューションに至るまで、Baslerがディープラーニングに最適なエンベデッドビジョンソリューションをご提案いたします。
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