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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

286～295 件を表示 ／ 全 295 件

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【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

【AI画像検査事例】ラベル・リード線の検査

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。

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【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

【AI画像検査事例】金属の玉シワ・打痕・圧痕の検出

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。

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【AI画像検査事例】トラック部品のバリ

【AI画像検査事例】トラック部品のバリ

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。

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【AI画像検査事例】黒いカーテンに黒い部材の取付検査

【AI画像検査事例】黒いカーテンに黒い部材の取付検査

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。

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【AI画像検査事例】ゴムフランジの穴位置・有無検査

【AI画像検査事例】ゴムフランジの穴位置・有無検査

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。

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【AI画像検査事例】テープ寸法の検査

【AI画像検査事例】テープ寸法の検査

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。

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【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

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。

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【AI画像検査事例】樹脂製品の表面のキズ検査

【AI画像検査事例】樹脂製品の表面のキズ検査

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。

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【AI画像検査事例】端子の検査

【AI画像検査事例】端子の検査

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。

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IB-Skin【リアルタイム情報表示ツール】

IB-Skin【リアルタイム情報表示ツール】

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

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