ディープラーニングの必要性
あらかじめ人の手によって決められたルールに従って
動くものの事を、ルールベースと呼びますが
そのルールから外れたワークのバラツキや見え方の違いによる
誤検出・誤判定など、画像処理の精度を問われる課題があります。
それらの課題をクリアにする手法が
機械自らがデータの特徴を抽出するディープラーニングによる検出となります。
マークチューブの検査例
検査内容：マークチューブに印字された文字が正しいか判別
例えば、曲がり具合によって見え方が変わる・字体が変わる性質のある
マークチューブの画像検査ですが、従来の文字認識では見え方が変わるだけで
誤認識をしており100%の検査とは言えませんでした。
Deep OCRではマークチューブに印字された字体の光具合や角度など様々な
画像を撮像し学習することによって、光が当たり文字が見難い、マークチューブ
の曲がり影響による伸びた字体についても正しく文字認識する事が可能です。
ディープラーニングでは人に近い感覚で画像認識が可能となります。
ご興味がございましたら、お気軽に御相談下さい。
