HALCONのDeepLearning
ovitHALCON最新バージョン18.11のディープラーニング機能と格闘しています。
弊社ユーザー様から「HALCON Deep Learning Toolでラベリングしてみたけど、そのあとどうしていいかわからない」というご相談をいただきました。
最新のHALCONのディープラーニング機能は、画像分類(classification)、オブジェクト認識(detection)、領域分類(segmentation)、異常検出(anomaly detection)の４機能があります。
HALCON Deep Learning Toolは、画像分類とオブジェクト認識のためのアノテーション（学習の前準備）を行うための無償ツールであり、学習を行ったり、実際に適用してみるといったことは不可能です。これを行うためには、HALCONの開発環境Hdevelopでスクリプトを実行させる必要があります。HALCON開発ライセンスが必要ですし、HALCONのスクリプトの文法を習得した上で、HALCONのディープラーニングの流儀を理解する必要があります。「ちょっと試してみたい」はほぼ不可能です。
そこで弊社ではHALCONのディープラーニング用のサンプルスクリプトをアプリケーション化し、簡単な操作で学習および性能評価ができるようにしました。（2020年3月27日現在、「画像分類」と「異常検出」に対応)
さっそくいくつかのサンプル画像で試しているのですが、100枚程度の画像の学習で70点ぐらいの良否判定はできそうな感じ。パッと見て気付くレベルの大欠陥は検出でき、良品とあまり差が無いなと感じる画像で間違える傾向。ここで学習を進めれば100点に近づくものなのか、あまり進歩しないのかはわかりません。やってみて、体感してみて「これでもOK」と判断できるなら、大きな武器になるかもしれません。
