IDS NXTがこれらの可能性を拓く
AI の活用例 - カメラ上で実行
機械学習により、IDS NXT のような画像処理システムは柔軟かつ自立的に判定を下すことができます。
ユーザーによるニューラルネットワークのトレーニング方法に応じて、特定の物体を認識して学習内容から結論を導き出すことなどができます。例えば、特定のクラスに割り当てたり、欠陥箇所を異常として分類したりします。
オブジェクトを数える
バルク材の分析でも、コンベアベルトのチェックでも、物体認識を使えば、事前に学習させた物体を、画像内の固定位置や自由な位置から見つけ、識別、カウントすることができます。
存在/不在のチェック
ブリスターパックは正しく充填されているか？そして、今、実際に空いている駐車スペースは何台分なのか？インテリジェントなカメラがアイテムの有無に目を光らせ、答えを教えてくれます。
OK/NOK のチェック
例えば、チョコレートが正しく包装されているかどうかなど、どのようなエラーが発生するかがわかれば、IDS NXTシステムを使って良品（OK）か不良品（NOK）かのチェックを行うことができます。
テストポイントの分類
回路基板や工具箱が正しく組み立てられているか？インテリジェントカメラは、あらかじめ定義された画像内の一定のポイントで品質チェックを行い、さまざまな欠陥クラスを分析します。
異常の検出
AI 手法「異常検出」により、IDS NXT システムに標準からの逸脱の検出を学習させ、肉眼では確認できないようなものでも、以後の障害を回避します。
品質のチェック
農業の現場でも研究所でも、インテリジェントカメラは、対象物の検査や分類に役立ち、例えば、選別や承認のプロセスを自動化することができます。