製造業向け外観検査ソフトウェア gLupe™

glupe

お知らせ

2018.6.21 JP Tower Hallにて開催される「DEEP LEARNING LAB DAY 2018 ―深層学習を使いこなす日―」に出展いたします。
製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」のAzureへの展開などをご紹介します。
DEEP LEARNING LAB DAY 2018

2018.6.13 製造業向け外観検査ソフトウェア「gLupe」開発キットの販売を開始しました。
ニュースリリース

2018.5.16 Deep Learning Labエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」で講演した内容がThink ITで紹介されました。
Think IT Deep Learning Lab初のエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」レポート

2018.5.15 画像センシング展2018に出展します。
2018年6月13日~15日 パシフィコ横浜で開催される画像センシング展2018にgLupeを出展します。

2018.5.15 gLupeの製品サイトをオープンしました。

製品特長

数十枚の正常データのみで学習可能

外観検査用人工知能を構築するために必要なデータは数十枚の正常データのみです。使用する学習データが少ないため、学習時間も数秒です。

特長1

簡単操作で手軽に学習・評価

学習・評価作業は、Windowsで動作する専用アプリケーションで簡単に行うことができます。

開発キットを使った自由度の高い開発が可能

gLupeは"開発キット"の形態をとっています。運用に合わせた柔軟なシステム開発が可能です。

なお、gLupeを用いた「データ解析」「システム開発」は当社でも請け負い可能です。お気軽にご相談ください。

特長2

特長3

その他の技術情報は、当社技術情報発信サイト「技ラボ」に随時コンテンツを追加予定です。こちらも合わせてご参照ください。

技ラボ

適用事例

金属表面の汚れ検出

事例1

金属表面の微小なキズ検出

事例2

歪み検出

事例3

錠剤の欠け検出

事例4

その他事例

  • 基盤のハンダ付け不良検出
  • 樹脂製品の外観検査
  • 食品の外観検査
  • 溶接部分の外観検査
  • 時系列データからの異常検知

必要システム構成

学習・評価用アプリケーション

OS Microsoft Windows 10 64-bit 日本語版
CPU Intel Core i5以上
GPU CUDA対応NVIDIA製GPU メモリ2GB以上 Maxwell以降

推論ソフトウェア開発用SDK

OS Microsoft Windows 10 64-bit 日本語版
CPU Intel Core i5以上
GPU CUDA対応NVIDIA製GPU メモリ2GB以上 Maxwell以降

●製品アクティベーション用USBドングルを接続するための、USBポートが必要になります。

●ARM CPU、Linux OSでの使用をご要望の場合は、別途お問い合わせください。

製品の購入

gLupeを導入をしていただくための各種サポートをご用意しております。価格など詳細についてはお問い合わせください。

導入方法

お問い合わせ

製品の購入に関するお問い合わせは、メールにて受け付けております。

営業時間:10:00~17:00(ただし、土曜日、日曜日、祝日、当社指定休業日は除く)

  • 記載されている会社名、製品名および名称は各社の登録商標または商標です。