シリコンスタジオ株式会社 不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）
- 最終更新日：2021-07-12 11:36:53.0
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製造現場における外観検査では、画像センサによる高速・自動化が進んでいます。
一方で、欠損抽出するための教師データとなる画像は、必要となるパターンも多く、対象に合わせたカメラ、レンズ、照明の最適な設定も不可欠となるため、多くの課題があるようです。
当社では、お客様からの「3DCGで解決できないか」というご相談にお応えする形で、さまざまな傷や欠損などの不良画像を生成する、不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）ソリューションをご提供しております。
線傷、打痕、割れ（クラック）など、欠損の種類・付け方はパラメーターで自由自在に設定することができます。
また、光源の設定についても、数、色、照射範囲、角度などカスタマイズすることで、実環境に限りなく近づけることが可能です。
多種多様な検査にて実にさまざまな異常の検知に対応することを想定しております。多彩な傷・欠損の画像データに課題をお持ちでしたら、お気軽にお問い合わせください。
基本情報不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）
● あらゆる素材が設定可能
傷をつける素材は自由に設定することができます。例えば、セラミック、金属のヘアライン仕上げ / サテン仕上げなど、テクスチャーの差し替えにより、あらゆる素材に対応します。テクスチャーと形状作成により、シリコンウエハーのような複雑な素材にも対応することもできます。
● 傷の種類・付け方は自由自在
パラメーターを自由に設定することで、大きさ、長さ、深さ、位置、角度など、あらゆる傷の形状を生成します。基本パターンの線傷、打痕、割れ（クラック）以外にも、3D形状で表せるものであればカスタマイズ可能です。ボトルやスマホケースなどの製品画像イメージにも対応します。
● 光源設定でより一層リアルに
素材、傷は全て3D形状で表しているため、光源に対して正しい見え方で再現します。
光源の設定については、数、色、照射範囲、角度などをカスタマイズすることで、実環境に限りなく近づけます。
● 数万枚もの教師データを高速生成
自動ラベリング、ランダム出力機能も有しているため、1ステップで数千枚 / 時間もの画像の生成が可能です。
| 価格帯 | お問い合わせください |
|---|---|
| 納期 | お問い合わせください |
| 型番・ブランド名 | BENZaiTEN - 不良判定用CG生成 |
| 用途／実績例 | 外観検査 |
詳細情報不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）
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あらゆる素材が設定可能
傷をつける素材は自由に設定することができます。例えば、セラミック、金属のヘアライン仕上げ / サテン仕上げなど、テクスチャーの差し替えにより、あらゆる素材に対応します。テクスチャーと形状作成により、シリコンウエハーのような複雑な素材にも対応することもできます。
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傷の種類・付け方、形状は自由自在
パラメーターを自由に設定することで、大きさ、長さ、深さ、位置、角度など、あらゆる傷の形状を生成します。基本パターンの線傷、打痕、割れ（クラック）以外にも、3D形状で表せるものであればカスタマイズ可能です。ボトルやスマホケースなどの製品画像イメージにも対応します。
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数万枚もの教師データを高速生成
自動ラベリング、ランダム出力機能も有しているため、1ステップで数千枚 / 時間もの画像の生成が可能です。
カタログ不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）
取扱企業不良判定用CG生成（機械学習向け教師画像）
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