　コグネックスでは2022年4月にディープラーニング（深層学習）機能を搭載した画像センサー「In-Sight 2800」を発売した。そこで同社が打ち出したのが、“エッジラーニング”という概念だ。あらかじめ同社が持つデータベースを使ってある程度の学習を済ませたニューラルネットワークを提供することで、現場では取り付けてからわずか数枚の学習でパラメーターも設定せずに運用を開始できる。人間の視覚に近い認識力を持っている上、ディープラーニングやプログラミングの専門知識が不要で、「In-Sight 2800」は自動車をはじめ幅広い産業向けに2023年8月末までに1万4000台を出荷した。

　今回、新たに発売する「In-Sight SnAPP」は、「In-Sight 2800」も含めて従来画像センサーに盛り込まれていたルールベースの機能を外すことで、ルールベースの画像センサーとほぼ同価格帯での販売を実現、より幅広い分野での採用を図る。製品名は英語の「Snap」に由来しており、簡単に使える製品という意味を込められている。

コグネックスの磯部龍樹氏［クリックで拡大］

　コグネックス In-Sight製品フィールドプロダクトマーケティングシニアマネジャーの磯部龍樹氏は「ディープラーニングで、これまでルールベースで解決してきた課題をより簡単に解決できるようになった。さまざまなルールベースのツールを組み合わせて判定していたものが、ディープラーニング1つで済むようになった。それならルールベースのツールは必要ないのではないか、となった」と話す。

　機能としては「2‐Class Classifier（2種分類）」と「Anomaly Detector（異常検知）」の2ツールがまず利用可能だ。2種分類では、対象が学習したAとB（良品と不良品）のどちらに似ているかという分け方をする。どちらか判断がつかない場合は「Unclassified（未分類）」に分類する。異常検知では不良品にだけある画像の特徴を異常の特徴として学習し、対象の画像から異常が検出されると不良品、検出されなければ良品と判断する。今後も新たな機能を追加していく。

「In-Sight SnAPP」の特徴［クリックで拡大］出所：コグネックス

2種分類（左）と異常検知（右）の概要［クリックで拡大］出所：コグネックス

　いずれも良品と不良品の画像を数枚学習させるだけで運用をスタートできる。「もっと気軽に、簡単に導入していただけるようにしようと、In-Sight SnAPPでは光電センサーと同じ感覚で使える画像センサーを目指した」（磯部氏）

　「In-Sight SnAPP」を同社のWebHMIディスプレイパネル「VisionView Web」をイーサネットでつなぐと、「In-Sight SnAPP」の設定ができるようになっており、1つのモニターに対して最大4台まで接続可能だ。

PCも不要で現場で設定を完結することができる［クリックで拡大］出所：コグネックス

「In-Sight SnAPP」の詳細［クリックで拡大］出所：コグネックス

コグネックスの網本憲氏［クリックで拡大］

「In-Sight SnAPPは簡単に設定して使うことができるので、専門的な知識がない方でも安心して使っていただきたい」（コグネックスシニアディレクターの網本憲氏）

　狭い隙間にも収まるショートレンジタイプと、近接設置が難しい場所向けのロングレンジタイプの2種類があり、照明は白または赤が選択可能だ。機能は2種分類のみと異常検知のみ、両方が使用できる3タイプがあり、合計12種類のラインアップとなっている。価格は約30万円台からとなっており、In-Sight 2800以上の販売を目指すとしている。

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