Preferred Networks Visual Inspection は、金属部品、布・繊維、食品、樹脂、ゴム、電子部品、ガラス、木材やウエーハなど、様々な素材への適用実績があります。多様な素材に対し、本製品がどのように種々の欠陥を見つけられるのか、その一例を画像を交えつつご紹介します。
いずれのケースも良品・不良品あわせて数十枚程度の画像で学習し、学習に未使用の別画像に対し学習済みモデルを適用した結果をヒートマップで可視化しています。
※ 各画像のワークや欠陥は、例示を目的とした仮想的なものであり、コンピューターグラフィクスで描画されています。また、各画像でばらつきが出るよう幾つかノイズが加えられています。それらの画像に本製品を適用し、学習や検知、および可視化を行なっています。
樹脂（射出成形）
射出成形によって形作られた樹脂（プラスチック）製品を想定し、本製品を適用したケースです。
表面のテクスチャや照明条件のばらつき、細かい位置ずれは無視しつつ、微細なウェルドラインや汚れを見つけることができています。ワークの溝や縁にある影や輝度変化には反応せず、欠陥だけに強く反応する様子が確認できます。
金属（鍛造）
鍛造加工されたねじ頭部（十字穴付き）を想定し、本製品を適用したケースです。
表面のムラ、十字穴の特徴や照明の反射には反応せず、僅かに写るクラック（割れ）を見つけ出しています。
金属（鋳造）
鋳造加工された金属部品を想定し、その加工面に本製品を適用したケースです。
加工面の紛らわしい色ムラや加工痕、位置ずれについては無視しつつ、鋳巣のみに反応する様子が確認できます。
布・繊維
フェルト生地を想定し、その表面に本製品を適用したケースです。
繊維が形作る多様な模様を見分け、シミ汚れのみを的確に見つけ出しています。