更新日： 集計期間:2026年06月10日～2026年07月07日
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AI画像検査ソフトで金属製品の不良「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出します！
産業機器メーカーからのご依頼で、金属製品の「玉シワ」「テーパー部圧痕」「テーパー打痕」を検出できるか検証します。玉に反射する部分を縞模様にすることで、玉シワ部分に段差ができるため見つけやすくなります。 【検査設定と検査結果】 「玉シワ」を 10 枚、「テーパー部圧痕」を 5 枚、「テーパー打痕」を 5 枚、「良品」を 5 枚学習させた画像 25 枚を検査しました。 25 枚の内、22 枚は正常に良品、または不良部分を認識しました。 「テーパー部圧痕打痕」の３枚は不良部分を認識できませんでしたが、実際の運用時には 1 周回転する間に数回（3 回程度）撮影することを想定しますと、検証で認識できなかった不良部分は必ずしも認識できないというわけではありません。
AI画像検査ソフトでトラック部品のバリを検出します。
トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告します。次にご依頼があれば実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いた しました。 結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。
黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査を行います！
黒いワークに黒い部材が使用されている場合画像検査での有無判定は難しいとされてきました。 今回は自動車やトラック、バスの窓に取り付ける黒いアコーディオン式のカーテンに、黒い部材の実装検査です。弊社のある静岡県浜松市、近隣には自動車部品の工場がとても多く、弊社検査ソフトはいろいろな自動車部品メーカーに運用いただいています。 【検査設定と検査結果】 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査しました。 検出させたい箇所を学習させることでソフト自身が設定パラメータを調整し、 認識するよう になります。 こちらの検査ソフトでは「黒ワークに黒い不良」や「金属（シルバー光沢）に金属部材や不良（シルバー光沢）」なども簡単な設定で検査することができます。ぜひ、実際にHPの「DeepSky学習サービス」でお試しください。 持参いただいた、自動車用黒カーテンにて検証しました。取り付け部品の個数の検出、部品の取り付け位置についても判定可能でした。画像外側の青い検出枠がエリア指定の合格、内側の黄緑色と水色の検出枠が部品の種類の合格を表しています。
目視検査の「良品」「不良品」の判断基準のバラつきを自動検査で改善します！
基板の検査のお問い合わせの数は多数あり既に運用いただいているお客様もかなりの数にのぼります。 今回は最先端のワイヤリング技術で活躍されているハーネスメーカー様からです。 工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。画像検査で安定的で効率の良い生産をご提案します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより不良の位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）の赤目を検出することは可能でした。検査時間は約 3 秒でした。照明環境が安定していれば検査は比較的容易と考えております。今回使用したルールベースの従来型画像検査ソフトとAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトはお互いに得意不得意の分野があります。どちらの検査が適しているかについては当社までお問合せください。
ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出します！
自動車部品などの精密加工品メーカー様からの簡易検証後の運用についての具体的なご相談の内容です。 ワッシャーのテクスチャーを画像処理してダレ部分を検出するための設定を作成します。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証したところ、ダレの有無の判別は可能でした。 真横より少し斜めに撮像した方がダレの有無による写りの差が良く出ました。13 枚の画像を教師データとして使用して検査したい箇所を枠で囲み、各画像の該当箇所全てに「ダレ有り」または「ダレ無し」のラベル設定しました。約 500step 学習を実行し、「ダレ無し」のラベルが見つかった時に不合格となるよう設定しました。
AI画像検査ソフトで端子圧着の状態を検出し、OK/NGで判定します！
自動車及び建機用ハーネスのメーカーよりお問い合わせがありました。端子圧着の状態を画像検査により確認できないか得意先からの要望により当社ソフトで検査を行ないたいとのこと。無料の簡易評価を行いました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 弊社のDeeplearning機能を搭載致しました「DeepSky」にて検証をさせて頂きました。結果、各NG品を検出し判定させる事ができました。画像左では２種類の異常を判定している検出枠です。右画像では設定画面で確認できる検出数です。 ただ、今回の検証では一部、誤判定をする場合もございました。この為、今後は更に検証数を増やして検証等を行う必要が有るかと思います。
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
EOLテスト向け画像評価用カスタムソリューション
iQ-Image Analysis API は、EOL(End of Line)テストのニーズに合わせて個別のソリューションを提供するための基盤です。このAPI は、EOLテストを自動化するための個別の合格/不合格しきい値に対応できます。 API は C++ に基づいているため、既存のソフトウェアに実装できます。高速なデータ解析と転送が可能で、生産ラインでの評価に特に役立ちます。 iQ-Image Analysis API は、個別の評価仕様 (合格/不合格しきい値など) を満たすカスタム測定モジュールを作成するために使用されます。各顧客と協力して、要件に合わせたAPI を構築します。利用可能なモジュールを API 基盤として使用することで、必要な仕様を追加してカスタムソリューションを提供できます。
汎用GPUを利用して超高速レイトレーシングを行う照明系光学解析ソフトウェア
FREDmpcは、設計者に最も重要な「時間」をもたらすために開発されました。 光学解析ソフトは、システムや商品の開発における事前の分析結果の提供と、 製造や試験における評価・分析において重要な役割を果たしています。 使用するソフトウェアがより短い時間でより正確に結果を導き出せるかどうか、 これは設計者にとって非常に重要なファクターです。 FREDmpcは、CPU を用いた計算よりも100 倍以上速くより正確な結果をもたらします。 設計者はより多くの時間を評価・分析に使用することができます。
Ansys 光学系ソリューションをOPIE'23にてご紹介します。また、ブース内で毎日プレゼンテーションを実施します。
日時：2023/4/19-21 10:00-17:00 会場：パシフィコ横浜 ブース No. L-2 【包括的な光学設計・シミュレーションソリューションを提供】 ナノレベルからサブシステム、システムレベルの光学ソリューションによりお客様の設計ニーズにお応えします。 【主なアプリケーション】 AR-VR/メタレンズ/回折素子/シリコンフォトニクス/カメラ/レンズ/イメージセンサ/LiDAR/OLED/ディスプレイ/レーザー/ファイバー結合
AI画像検査ソフトでチューブの文字読み取りとケーブルの色を検査します！
電磁機器や制御設計機器のメーカーからのお問合せです。ケーブルに印字されている文字の読み取りです。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 お預かりさせて頂きましたサンプル品にてチューブの文字読み取りとケーブルの色検査につきまして検証させて頂きました。 結果、チューブの文字の間違いを検出し合否判定をさせる事ができました。検査枠を計6枠設置し、チューブ部の3枠には「OCR pro」機能を設定しました。 ケーブル部の3枠にはEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を設定することにより6カ所の検査を0.42秒で判定することができました。 検査枠は少しのズレが有っても枠内に検査部分が入るように大き目に設定をしました。 ケーブルとチューブの位置と向きは決められた位置に固定されているという前提条件での 検査設定となります。
AI画像検査ソフトでリード線の差し間違いとラベル有無の検証をします！
主に照明器具を製造しているお客様からの初めてのお問合せで、組立の出来映え確認に画像検査の利用を検討しています。とのことでした。 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。 指定がなければ「Microsoft Teams」で招待を送ることが多いですが、zoomやSkypeなど一般的なアプリであればどれにでも対応しています。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。 【検査設定と検査結果】 お預かりしていたサンプル品にてリード線の差し間違いとラベル有無の検証をしました。 EasyInspector の「色比較検査機能」を使用することで良品と不良品を判定することは可能でした。11か所の検査枠でタクト2.49秒の検査になりました。 簡易検証のご報告後、運用のための具体的な有償の検証をご依頼いただく事もあります、そのほかお客様へデモ機を無償でお貸出しして実際に体感いただく事もできます。
AI画像検査ソフトで基板上LEDの点灯の検査を行います
総合加工メーカー様からサンプルが送付されました。 「DC14.4V通電時の明るさをOK」と「DC9.0Vの明るさをNG」と設定して、その差異が判定出来るかの簡易検証です。１度で複数を検査し、そのうち１LEDでも暗い場合をＮＧと判断したいとご依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 DC14.4VとDC9.0Vで通電し、明るさの差異の検証を行いましたので結果をご報告致しました。 EasyInspectorの色比較検査機能の「指定色の有無検査」を使用することで検査は可能でした。レンズ絞りと露光時間を調整して撮像をし、差異が分かりやす環境で検査を行いました。基板全体を視野範囲にし、検査枠をそれぞれのLED（30個）に設置することで同時検査が可能で、どこのLEDがNGになっているか出力できます。今回は基板全体を視野範囲とし、1つのLEDを印加して検証しました。 画像の左がピンク色の検査枠です。右の画像は緑色が指定色を検出しているpixelで青い色が合格の検査枠が表示されています。
AI画像検査ソフトで円形のゴムフランジの穴位置、有無の検出、判定します！
円形のゴムフランジの穴あき確認の画像判定の依頼です、NG品は穴（明点）が開いていないので数が少ないか、または穴が小さいものとなるとのこと。また、外周のバリ・欠損、ゴミ（穴位置以外の明点）の検出も課題があるというご相談です。 地盤調査や地盤改良の会社から、サンプルを送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 お預かりさせて頂きましたサンプル品にて穴位置・有無検査の検証をさせて頂きました。 結果、穴部分を検出し位置や有無の検出、判定をすることができました。 ただ、穴の位置の検査も行う場合には次の様な条件が必要となります。 検査品は L 字の固定治具等にて突き当てをして固定して下さい。 検査品の向きもおよそ同じ向きとなるように設置して下さい。 検査品の向きに関しましては表面に数字や文字が表示されている部分を目安に 大まかな向きが揃うように設定して下さい。 設定は EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用して5カ所の穴の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.59秒で判定することができました。
AI画像検査ソフトで配線カバーに巻かれているテープの長さを検査します！
電子部品メーカーより簡易検証のためのサンプルが届きました。粘着テープの張り付けてある長さを判定します。 当社では自動車部品などの製造業の盛ん静岡県浜松市にて様々なエンドユーザーをはじめ産業用機械、制御機器メーカーがお客様です。1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより配線カバーに巻かれているテープの長さを検査しました。 テープは配線カバーより少し明るいので背景を暗くし、検査枠の両サイドの暗い位置から 明るい位置を探す設定を用いました。 テープの長さが 40mm でしたので、「寸法変換値設定」で「正しい寸法値」を 40 に設定します。 「合否判定と合格範囲」の「X 方向」を 38＜42 に設定しました。公差はここで設定できます。つまり、長さが 38mm 以下または 42mm 以上を検出すると、 不合格判定とします。 「エッジ検出感度」を 50、「対象エッジの鋭さ」を 04 に設定しました。ここで微調整を行うことで検査できるようになります。
板金加工品のさまざまな不良を検出し、対象の箇所に合わせた検査を行います！
精密板金のメーカーでは製品や部品の検査は欠かせません。今回は「曲げ未加工」「逆曲げ」「曲げ寸法違い」「ボール盤未加工」「BR未加工」「圧入ナット有無」「圧入ナットズレ」についての評価依頼です。 高いクオリティを維持するために弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較・指定色の有無検査」機能を使用することにより良品と不良の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を1秒未満で判定することができました。 EasyInspectorでは様々な検査を１回のトリガーで一度に実行できる魅力があります。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（実現性検証）を行い、処理時間や判定精度などの評価を行うことをお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。
CADサーフェスをスピーディに生成！STLデータから特徴線を作成するだけでCADサーフェスの作成が可能です。
『MIRAGE SHAPE』は様々な3次元計測器での形状データ（STL形状データ）から特徴線を作成するだけで、スピーディーに3次元CADデータを作成することができます。 MIRAGE SHAPEは、形状の表面をマウスクリックするだけで、自動的にその曲面に張り付く特徴線が作成されます。作成後も制御点を追加したり、動かしたりすることで、容易に編集することが可能です。また、曲率ごとの面の色分け表示や断面線作成等、特徴線をスピーディーに作成するための機能も揃っています。 大規模になりがちなSTL形状データも、大幅にデータを削減しながらも形状を変えることなく、MIRAGE SHAPEに取り込むことが可能です。 作成したデータは、iges形式を始め、様々なCAD形式に出力することが可能です。 【特長】 ■簡単でスピーディーな操作性 ■特徴線の作成編集が容易 ■特徴線抽出後、自動でサーフェス生成 ■CADサーフェス品質チェック機能搭載 ☆適用例をご覧になりたい方は、下記リンクをクリック！
ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！
「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。
AI画像検査ソフトで樹脂製品の表面の傷の検出を行います。
スポーツ用品メーカーからのお問合せです。樹脂製品の表面の傷の検出を行います。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査枠を検査面に 1 ヶ所設置しEasyInspectorの「傷ブツ検査」機能にて設定をしました。 0.47秒での検出が可能でした。表面上にキズがある場合には黒く映るように照明を設定し、黒い部分を検出するように 各値を調整しました。良品では設定した値以上のキズ等の検出はない為「合格」判定となりました。不良品では傷部分が黒く映り設定した値以上の検出がされた為「不合格」判定となりました。NG 品の表面は傷の周辺が明るく映る為、キズ部分がより際立って検出できましたが もし、良品と同程度の明るさで映っていた場合は検出感度を調整する必要があります。 その際に、感度を高く設定する方向に調整しますので誤判定が多くなる可能性もございます。 検査品の設置位置は毎回、同じ位置となるように固定頂く事を前提と致しまして 「ズレ補正」は無しとして設定しました。
AI画像検査ソフトで4項目の端子の検査を行います！
ワイヤーハーネス製造メーカーの重要視する項目として、類似品との差をはっきりさせることがあげられます。そのため、「刻印が指定範囲内に記されているか」を検査する必要があります。他にも、「リテーナーの有無、および半挿入になっているか」や、「コネクタが汚れていないか」「配線を巻いているテーピングからリテーナーまでの位置が正しいか」などの検査項目を目視で検査していました。しかし、目視で1つ1つ検査するには、時間を浪費してしまう点や、正確性が十分ではない欠点がありました。なんとか、効率よく、正確に検査する方法はないかと考えた結果、画像処理ソフトで試してみる結果に至りました。 【検査設定と検査結果】 今回は (1)「刻印の有無」 (2)「髪の毛混入」 (3)「赤色の異物」 (4)「リテーナーの半挿入」の4項目を検査します。
スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています
▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。
IB-Skinは、製造現場の情報を見える化し、誰でも簡単に操作・カスタマイズできるアンドン ソフトウェアです
Webブラウザ経由で各種実績（各ラインの進捗状況、稼働状況、不良状況など）を表示するフレキシブル・アンドン ソフトウェアです。 DBやCSVなどの情報を基に各オブジェクトとリンクさせることにより、リアルタイムに情報を更新します。 表示用部品（例えばクリップアートや写真など）はカスタマイズが可能です。 また、表示用部品のドラッグ＆ドロップ操作によりPowerPoint資料を作成する要領で、お客様ご自身で表示画面を簡単に作成やカスタマイズができます。そのため、レイアウト変更や表示項目の追加にも追加費用を掛けずに、柔軟に対応が可能です。 ・WEBブラウザで表示させるため、様々な端末やディスプレイで表示可能 ・リアルタイムなデータ表示 ・PowerPointのような操作感で簡単作成 ・ネットワークを介して、遠隔地での表示が可能 ・IB-Mesや既存システムとのデータ連携が可能 ・タイムチャート表示によって、設備停止の直感的な把握 ・日本語・英語表示に標準対応 ・生産モニター、工程生産状況表示、設備稼働状況 ・カメラ映像表示機能 ・様々なグラフ表示機能 ・無料体験版でお試しいただけます
コネクタ製造の事例をご紹介！現場の課題を見える化する高速カメラ
高速カメラを採用した生産現場のドライブレコーダー『RekamoMA』の コネクタ製造での活用事例をご紹介します。 射出成型機で成型後に成形品が金型から落ちない場合の原因を知る目的で活用。 【事例】 ■業種：コネクタ製造 ■問題：撮像画像から判定して記録するタイプのカメラはあるが、 とりたいタイミングとは、ズレが生じる ■提案：RekamoMA Basic 設備自体が出す異常信号に連動して撮影 ※詳細に関するお問合せは、下記お問合せフォームまたは下記の『RekamoMA』のリンクをクリックしてください。
映像解析で事件解決を加速！証拠保全を強力にサポート
警察の証拠保全業務において、監視カメラや防犯カメラの映像解析は、事件の真相解明に不可欠です。しかし、映像データの解析には時間と労力がかかり、迅速な捜査の妨げになることもあります。特に、削除されたファイルの復元や、膨大な映像の中から必要な情報を探し出す作業は、大きな課題です。MD-VIDEOは、これらの課題を解決するために開発されました。 【活用シーン】 ・事件現場の監視カメラ映像解析 ・防犯カメラ映像からの証拠抽出 ・ドライブレコーダー映像の解析 ・削除された映像ファイルの復元 【導入の効果】 ・捜査時間の短縮 ・証拠発見率の向上 ・事件解決の迅速化 ・正確な状況把握による的確な判断
銀ペースト導電接合の欠けやにじみの検出を判定します！
はんだでの接合より銀ペーストでの焼結が材料へのダメージが抑えられ、今後はんだの代わりにもっと幅広く用いられるであろう素材と言えます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1つの検査枠を全体にかけることで欠けやにじみ共に0.40秒で検出することができました。１ピクセルあたりの大きさ（分解能）およそ 7μm（0.007mm）です。 実際の運用では弊社の「sm＠rtROBO」を使用し検査箇所を移動させながら１台のカメラで検査されています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector 視野範囲：14 mm 検査対象の最小サイズ：およそ 7μm（0.007mm） 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：500万画素 レンズ焦点距離：記録なし レンズと製品との距離：95mm 照明：バックライト照明 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで段ボール箱のラベルを検査します！
製品の梱包されている段ボール箱にシールされているラベルは反転して出荷する事故が起こりやすいようで、お問合せが多数ある事例のひとつです。今回は段ボールの組み立て後、フリーローラー上で検査する想定です。 【検査設定と検査結果】 いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトDeepSkyで無料評価しました。 サンプル品のラベルの向きや角度をカメラからの距離を変え撮影した、計 40 枚を学習させる教師画像として使用しました。左の図では「OK」「NG」の２つに分けて画面上にNGは１つでもあったら不合格 OKは３つまでを合格とする設定です、右の図でわかるように誤判定はありませんで精度高く判定ができました。 良好に判定できた場合、多くが実際にデモ機を無償レンタルでお試しいただく流れになります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所 ラベルの反転 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：900mm 照明：室内蛍光灯
映像解析で状況を正確に把握。調査業務を効率化。
軍事分野における状況把握では、迅速かつ正確な情報収集が不可欠です。監視カメラや防犯カメラ、ドライブレコーダーなどの映像データから、必要な情報を効率的に抽出することが求められます。MD-VIDEOは、映像データの解析を通じて、状況の正確な把握を支援します。 【活用シーン】 ・監視映像からの情報抽出 ・作戦遂行における状況分析 ・証拠収集 【導入の効果】 ・迅速な状況把握 ・正確な情報収集 ・調査業務の効率化
画像からAIが特長を判断するため、様々な製品の検査に対応！撮影ノウハウを提供します
株式会社ケービデバイスで行ったカスタマイズ事例をご紹介いたします。 良品の画像を学習することで「良品以外」を検出。「良品以外」の最終的な判断を 人が行うことになりますが、AIの補助によって省人化・検査速度の向上が 期待できます。 AIソフトウェアベンダー様だけでは難しいカメラでの撮影ノウハウを 映像のプロフェッショナルである当社が提供します。 また、レコーダーの録画機能と連携することで、LOT不良発生時などの トレーサビリティがスムーズになります。 【事例概要】 ■良品の画像を学習することで「良品以外」を検出 ■「良品以外」の最終的な判断を人が行うことになるが、AIの補助によって 省人化・検査速度の向上が期待できる ■複雑な製品の外観検査など、熟練度が必要な課題もAIが解決 ■依頼業者様：某製造業者様 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
映像解析で保険金不正請求を見抜く！調査業務を効率化。
保険業界における不正調査では、証拠となる映像データの解析が重要です。不正請求を見抜くためには、詳細な状況把握が不可欠であり、監視カメラや防犯カメラの映像解析能力が求められます。MD-VIDEOは、削除された動画ファイルの復元やAIによる物体認識分析により、証拠となる映像を迅速に解析し、不正の証拠を見つけ出すことを支援します。 【活用シーン】 ・保険金不正請求の疑いがある場合の調査 ・事故や事件発生時の状況把握 ・証拠となる映像データの解析 【導入の効果】 ・調査時間の短縮 ・証拠発見の可能性向上 ・調査コストの削減
映像解析で事実を解明！調査業務を効率化
法務の分野では、証拠となる映像データの正確な解析が不可欠です。監視カメラや防犯カメラの映像は、事件や事故の真相解明において重要な役割を果たしますが、データの劣化や削除、膨大な情報量といった課題があります。これらの課題を解決し、迅速かつ正確な事実解明を支援することが求められます。MD-VIDEOは、削除された動画ファイルの復元やAIによる物体認識分析により、これらの課題に対応します。 【活用シーン】 * 事件・事故の証拠収集 * 不正行為の調査 * 映像データの解析 【導入の効果】 * 証拠となる映像の復元 * 調査時間の短縮 * 客観的な証拠の提示
