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ソフト(カメラリンク) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年08月13日~2025年09月09日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。

ソフトの製品一覧

241~255 件を表示 / 全 295 件

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【AI画像検査事例】カードの判別OCR

発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。

今も昔も、子供たちはカードゲームが大好きです。子供のころはカードを集めていたという方も多いのではないでしょうか? 印刷メーカーの中にはカードゲーム用のカードを製造されているメーカーもあります。 梱包してしまえばどのカードが入っているのか分からなくなってしまいます。そのため発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。 検査設定と検査結果 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより1カ所、7文字の型式(カード番号)読み取りが0.19秒で可能でした。OCR Pro機能では二値化機能や辞書学習機能が備わっています。これまでの既存フォントだけではなくとも読み取りすることができます、しかし文字の線が途切れていた場合や隣接する文字がくっついている場合には読み取りが難しくなることもあります。どのくらいまで読み取りできるかについては弊社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】塗装面のブツ検査

AI画像検査ソフトで自動車用部品の塗装ミスによるブツ不良を検出して判定します!

自動車用部品などを塗装後に検査する際に、塗装ミスによるブツがついていて不良品を出荷することがありますが、そのブツを画像検査で検出できるようにしたいと考えました。自動車部品メーカーでは、このような塗装後の不良検査は製品を組み立てる上で重要視されていたので、正確性を求めるために画像処理の導入を検討しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、周囲のピクセルと比べて明るいピクセルを検出する検査枠と、暗いピクセルを検出する検査枠を同じ位置に設置し、どちらに映っても検知できるような設定をしました。背景が縞模様の場合も、設定を変更することにより、1mmサイズのブツを検出することができました。

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【AI画像検査事例】プラスチック部品のカウント

AIでプラスチック部品をカウント!

部品の計数はよくあるお問合せの一つです今回はプラスチック部品メーカーさまです。人手不足による検査自動化の要求が年々増加していることを感じます。 DeepSky という、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。 お預かりしたサンプル品を検証致しましたところ、員数、計数は可能でした。しかしトレイ の指定のなかったサンプルについては密着したり重なった場合には、検査品に工夫をすると検証が可能になりました。 検査タクトに関しては以前、提出させていただいた、EasyInpector の方が短いです。しかし トレイに入れない計数は判定が難しいため、今回は DeepSky で検証することと致しまし た。DeepSky での検査タクトは PC スペックなどによりますが1画像(1 検査)0.3 秒程度 です。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々なタイプの計数ができる仕様になっています。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】金具のキズ・サビ・ダコンの検出

車のシートベルトの金具のキズ、サビ、打痕を検出します!

車のシートベルトの金具の簡易検証です。 当社は静岡県浜松市にあります。自動車の部品製造の盛んな地域になり、2000例以上のの産業機器メーカーや製造業に導入いただいた実績もあります。売り切りで組み込みやすい検査ソフトを設計しておりリピートのお客様も多数いらっしゃいます。 【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カ所を0.55秒で検査することができました。画像は今回の撮像環境です。 お預かりしたサンプル品を、全て同じ照明条件・検査設定で検証してみました。その中で、 キズの一部の不良品とダコンの不良品は、検出ができませんでした。 その他のサンプル品は、検出したいキズ・サビを検出することができました。

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【AI画像検査事例】プラスチック成型品の不良検査

プラスチック成型品の不良部分を検出しています!

プラスチック製品加工のメーカーからのお問合せです。 多品種少量生産の場合でも、弊社の画像検査が業務効率を助けます。 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】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより4カ所の検査枠内の不良部分を検出することができました。画面全体から検査枠を 4 分割にすることで、それぞれの検査枠 でズレ補正ができるようになります。 そのため、良品部分でも検出してしまうノイズ (極小な差異)を抑えることができます。

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【AI画像検査事例】製品の文字・マーク等の検査

製品の複数文字やマークの表示の欠け・かすれの検査と、検査内容を画像とCSVで記録します!

自動運転支援システムのメーカーでは製品管理のために弊社の文字読み取り機能を検討いただきました。 製品には複数の文字やロゴマークが表示されています。表示の欠け・かすれや記録のための検査が読み取り機能で容易になります。 こちらもよくある事例で様々なメーカーで応用した運用をいただいています。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。欠け・かすれの検査:マスター画像との比較機能、文字読み取り(記録と正誤判定):OCR機能を使用しました。26カ所の検査枠を設定し、1.95秒の検査タクトを要しました。記録方法はCSVと画像で記録することができます。

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【AI画像検査事例】電子基板のピンの有無検査

電子部品の基板の穴よりピンが見えているかどうかを簡易検証します!

工具や工作機器メーカーでも検査機器の導入をご検討です。 様々な分野で少子高齢化の影響により熟練労働者の確保が難しくなってきたことが大きな社会問題となっている昨今、人間の目視による点検や判定を画像解析にゆだねることで生き残りや起業成長を展開できる機会が到来しているように感じます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより13カ所のピンの有り無しを0.57秒で判定することができました。 左はライブ画像、右の画像は穴の中にピンが有る部分は「合格」判定青色となり、ピンが無い部分は「不合格」判定赤色の表示をしています。 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】ピンの二重挿入検査

1カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を判定します!

工業用機械の刃物を中心に活躍されているメーカー様はAI(ディープラーニング)を用いたDeepSkyと従来型ルールベース式EasyInspector両方に興味をもっていただいたようで、サンプル品をお送りいただきました。今回はEasyInspectorでの検査のご報告です。 【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1カ所の穴の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を1.64秒で判定することができました。ズレ補正枠はワークのカド部分(赤枠)と穴部分(水色枠)に設置しました。右の画像では溝の影になっている部分に、ピンの白い色が出現しており、その部分を差異として赤く検出して NG と判定しています。

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【AI画像検査事例】製品ラベルのズレ・印字間違い

製品に貼り付けるラベルのズレ・印字間違いなどの不良を検出します!

電子計測器などを製造されているメーカーでも製品に張り付けるラベル表示の「全体のズレ」「印字間違い(数字部分)」「枠線の途切れ」などの不良が出現しお困りでした。 そこで、サンプルを送付いただき簡易検証することになりました。 【検査設定と検査結果】 お預かりしておりましたサンプル品の検証結果をご報告しました。 ラベルに対する「全体のズレ」「印字間違い(数字部分)」「枠線の途切れ」を検出して不合格の判定とすることは可能でした。3 種類の検査項目を一度に検査可能です。 今回は NG がある部分のみに検査枠に設定しています。 実際はどこに NG がでるか分からないため「印字違い」と「枠線途切れ」は検査すべき 部分全てに設置する必要があります。

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【AI画像検査事例】電子基板の異品を検査

17カ所のコネクタ差込口の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を判定します!

基板の実装についてのお問い合わせです。基板についての検査は弊社へのお問合せで一番多いと言えます。 弊社の検査ソフトはすでに各所で基板の画像検査でお使いいただいています。 電子部品メーカー様からサンプルを発送いただきました。 【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17カ所のコネクタ差込口の有無や違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.24秒で判定することができました。 青丸で示した箇所が部品の色違いによって検出された箇所です。 黄色矢印で示したような箇所は設定で消しきれなかった誤検出ですが、色違いによる検出量 よりも明らかに小さいため、検査には影響しません。

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【AI画像検査事例】製品のラベル銘板の検査

AI画像検査ソフトでラベル銘板の異常を検出する検査を行います!

画像検査ソフト『EasyInspector』では、様々な検査ができます。自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいています。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプルで検証した結果、EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能や「BAR/QR/OCR」機能を用いて銘板に反りが無い状態で、一部マスクの設定をすることで異常の検出は可能でした。 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産業用機械、制御機器メーカー、エンドユーザーのお客様がいらっしゃいます。2000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。

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【AI画像検査事例】アルミニウム加工品の「ブツ」と「ユジワ」検査

アルミニウム加工品のワークのブツや油の付着を検査します!

展示会ご来場のお客様からサンプルをお預かりしました。アルミニウム加工メーカーではワークのブツや油の付着にお困りでした。 昨今の情勢として、熟練作業員の高齢化や新型肺炎の蔓延により工場に人が集まらない事、そのほか働き方改革の実現のためにも、業務効率化を推し進める動きは大きくなっています。当社には様々なクライアント企業からのお問合せがありますが ますます、その動きは加速しているように感じます。当社の画像検査で皆様の効率化に貢献できれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 「DeepSky」を使用致しまして「ブツ」や「ユジワ」を検出する事ができました。 ただ、1面のみの検査ではあらゆる面の検査はできませんので検査品を動かしつつ(照明の当たる位置を変えつつ)、検査を行う方法を分かりやすく動画でご報告しました。左の画像はアノテーションという見つけたいもの(不良)を囲う設定作業です、右の画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】プラ成型品ショート検査

AI画像検査ソフトでプラ成型品の微妙なショートを検出します!

今回お送りいただきましたサンプルには欠損の大きい明らかなショートと一見ショートに見えにくい微妙なショートがありました。 微小なショートでもショートに伴う表面粗さが出ていることが確認できました。 EasyInspectorによる検査では「マスター画像(お手本)になる良品」と「1番検出が難しそうな不良品」を送っていただくとわかりやすくご報告できます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・マスター画像との比較」検査機能を使用し0.45秒で検査することができました。形状はマスター画像と近い微妙なショートでも表面の粗さを検出(白く反射)して不合格と判定しました。写真の中にある矢印マーキングも白ですが、今回は非検知ピクセルの設定により検出対象より除外しました。

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【AI画像検査事例】ハトメ有無検査

AI画像検査ソフトでハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。

自動車部品などの金属プレス加工製品でもハトメを取り付ける工程がよくあります。 今回はハトメの有り無しとラバー部品有り無しの検査をします。良品と部品が付いていない不良品を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使い良品と、部品が全部ついていない不良品だけを教師として使用してランダムな位置のハトメが無いものをNGにすることができました。 ハトメ(とラバー部品)が正しい数量検出されたときのみ合格となるよう設定しています。ハトメがひとつでも無いと、数量不一致でNGとなります。 「どこのハトメが無いのか」まで確認したい場合はエリア指定の機能を使用すれば可能ですが、ひとまず今回はOKかNGかだけを判別するような設定で行いました。 左の画像は「アノテーション」と呼ばれる覚えさせたい部分を囲う作業です。 右の画像は検出枠の画像です、数字はAIの自信度数%で「認識点数」と呼んでいます。

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【AI画像検査事例】溶接不良の検査

金属溶接部品の接合部分のビードズレ、ブローホール、ヤブレなどの不良を検出します!

自動車部品などの金属溶接部品は仕様違いにより接合部分のビードズレ、ブローホール、ヤブレなどは以前からお問合せが多い不良事例です。以前はEasyInspectorで位置固定しての検査でしたが2020年リリースしたDeepSkyの検査機能を用いての検査の設定が容易で位置固定無しでの検査が可能になっています。 【検査設定と検査結果】 検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与しました。OK8 枚、NG6 枚の合計 14 枚を教師データとして使用しました。学習は 2,000step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペックにより増減します。今回の検査では学習させた不良箇所を検出することになるので、ひとつでも検出したら NG (カウントが 0 個から 0 個の時のみ OK)となるよう設定し、溶接不良の検出ができました。

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