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ソフト(作業) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

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【物流・建設分野にもAIを】デジタル化により作業量を大幅に削減

【物流・建設分野にもAIを】デジタル化により作業量を大幅に削減

画像処理による箱のサイズ測定、建設現場におけるメーター監視、スマホとQRコードを使用した資材管理などを行います。

物流の分野では箱の重量やサイズを測定したり、搬入した資材の場所を記録・共有したりする場面があります。建設では資材が到着しているか、敷地のどの場所に何の資材があるかを共有したり、鉄筋やパイプの数を数えたりする必要があります。今後ニーズがさらに高まっていく物流や建設の分野で、少ない人員でより安全・効率的に作業を行うことは喫緊の課題となっています。 ▼ＡＩとＱＲコードで作業をデジタル化 スカイロジックではスマホとＡＩで撮影された物体の個数、本数を一瞬で計数する「cazoeTell（カゾエテル）」、部品・物体を区別して計数する「wakeTell（ワケテル）」、スマホとQRコードで資材の場所を共有する「QRものドコ」、ネットワークカメラとQRコードで資材の場所を特定する「QR工程管理」、箱のＷＤＨサイズと重量を瞬時に計測する「BoxMetrix」、建設現場のメーターを監視する「EMCloud」など、物流、建設における効率化のための様々な製品を開発しています。 ※ 「QRコード」は株式会社デンソーウェーブの登録商標です。

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  • 外観検査装置

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AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能が追加されました！

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。

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  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

基板上のチップやはんだが正しくのっているか検査を行います！

基盤のはんだ作業によるジャンパーチェックのご依頼です。 80ｍｍ×40ｍｍ角の実装基板をサンプルとして、カメラとレンズは指定の物を送付いただきました。 流量計メーカーさまでは作業の標準化を試案して当社のホームページからお問い合わせいただきました。 【検査設定と検査結果】 検査枠を検査個所毎に 5 個所設置しました。 5 個所の検査枠の内、3 個所はEasyInspectorの「マスター画像との比較」検査機能にて設定を行い、 チップが搭載されているか等を検出させます。 5 個所の検査枠の内、2 か所は「指定色の有無検査」機能にて設定を行い、チップや半田が 無い場合のみを検出させます。基準値以上の不良部分が検出された場合「不合格」判定となります。

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【AI画像検査事例】金魚の計数

【AI画像検査事例】金魚の計数

AI画像検査ソフトで水槽の金魚をカウントします！

社会的企業や社会起業家social entrepreneur（ソーシャルアントプレナー）は昨今、様々な場所で活躍されています。業事としてＣＳRを運営されているメーカーからのお問合せがありました。今回は水槽の金魚をカウントする評価です。 【検査設定と検査結果】 左の画像がアノテーションという見つけたいものを囲う作業です。右の画像が緑色の検出枠で金魚をカウントしています。 お送り頂いた動画を切り取ってDeepSkyというAIを搭載したソフトで検証してみました。検証した結果、金魚の検出はできそうでした。ただ、ホースの裏に隠れてしまった時や2匹が重なっている時は検出できておりません。

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【AI画像検査事例】塗装板のブツの検出

【AI画像検査事例】塗装板のブツの検出

撮像の難しい塗装品のブツを検出します！

塗装品はブツ（不良）の撮像が難しいワークと言えます。 画像検査にとって不良部分をはっきりと捉えることはとても重要な要素になります。照明の当て方を工夫して検証します。 【検査設定と検査結果】 画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。 実際はなるべく多くのブツを撮像してアノテーションする必要があります。 枚数は検査にもよりますが、50 枚程度は必要と考えています。ブツの大きさから、カメラを2台（検査タクトを考えると2システム）でのご提案となります。 DeepSkyというソフトで予め様々なパターンのブツを学習させることで、未知のブツに対しても検出ができるようになる仕様です。 【使用したソフト】 DeepSky

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【AI画像検査事例】二次元コードの間違い判定

【AI画像検査事例】二次元コードの間違い判定

AI画像検査ソフトで製品に張り付けられてるラベルの２次元コードが正確か確認する検査を行います！

型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合　外観検査システムが活躍しています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することによりを1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。

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【AI画像検査事例】基板の実装検査(2)

【AI画像検査事例】基板の実装検査(2)

AI画像検査ソフトで基板の実装検査をおこないます！

電子部品メーカーで重要視されるのが基板になります。いろいろな基板を生産されていると類似品も増えるため、製品の分類も注意しなければいけない点です。そこの見分ける作業を、正確性のある画像処理ソフトに頼ることにしました。 【検査設定と検査結果】 「ScanSnap SV600」のスキャナを使用して画像を取り込みました。ズレなどを見る検査はEasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」を使用しました。色が明確な部分は「指定色の有無検査」を使用して、指定した色が検出されなかったら、不合格となる設定にしました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：100mm x 150mm 検査対象の最小サイズ：約5mm 検査個所数：4箇所 カメラ解像度：ScanSnap 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】【マスター画像との比較】で検査できます。

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【AI画像検査事例】通信ケーブル同軸線シールド残りの検出

【AI画像検査事例】通信ケーブル同軸線シールド残りの検出

AI画像検査ソフトで同軸線シールド残りを検出します。

電子部品、ケーブルなどのシールドを剥離する作業がうまくいかず製品に不具合が生じる事故が発生していました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査、指定色の有無検査」機能を使用することにより残ったシールド線の色を1秒未満で判定することができました。色の検出率が設定数より下回ると合格、上回ると不合格の判定に設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector300 視野範囲：20ｍｍ x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：36万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：40mm 照明：バックライト照明 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】タイヤの種類の検出

【AI画像検査事例】タイヤの種類の検出

AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！

自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属の塗装不良を検査

【AI画像検査事例】金属の塗装不良を検査

金属に塗装されたワークの「塗料の飛び散り」「油のような付着物」「傷」「打痕ブツ」「液だれ」を検査します。

産業用機械を制作するメーカー様からコンベア上で検査できないかとのお問合せです。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いコンベア上での判定は可能でした。左の画像が「アノテーション」と呼ばれる見つけ出したい部分を囲う作業です。右の画像が「検出枠」です。油の付着やざらつきなどワークの全面を判定したい不良と、傷やタレ、ブツなどの部分的な不良を分けて設定すると良好に判定ができました。

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【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

【AI画像検査事例】工作機で加工した部品寸法の検査と記録

AI画像検査ソフトで部品寸法の検査と検査画像を記録します！

工作機で加工した部品寸法の検査良否判定について、現在の目視による基準から、データに基づいた基準にする検討をしている空気圧機や制御機器メーカーのご担当者よりご相談がありました。 製品の寸法を記録に残したいご要望でサンプル画像をいただきました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorとDeepSky両方の検査を簡易検証を行いました。どちらも検出することは可能でした。 弊社では必要に応じて従来型ルールベース方式の検査ソフト「EasyInspector」（検出結果は左画像です）とAI（ディープラーニング）を用いた「DeepSky」（検出結果は右の画像です）両方のご提案をすることができます。 記録方法としては、SCV（Excel）と検査画像を残す方法があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector　DeepSky

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【AI画像検査事例】ロゴマーク反転を検査

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長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します！

様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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1カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 （カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等） 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。

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【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

【AI画像検査事例】ダイカストの0.5Φ鋳巣とキズ

AI画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します！

ダイカスト製品を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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というＡＩの自信度％です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約46×37ｍｍ 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：50ｍｍ+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約430ｍｍ 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】成型品の左右判別

【AI画像検査事例】成型品の左右判別

AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います！

以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別（左右対称形状品）が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物（今回はワーク全体）を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました（左図）この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体に左右のワークがそろっているか） カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約575mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】基板の実装検査

【AI画像検査事例】基板の実装検査

AI画像検査ソフトで基板のレジストの「ズレ」や、「シルクのズレ」などを点検します。

基板のレジストは、小さく細かいうえに広いシェアで多用されています。しかし、正常に機能させるためには、「レジストのズレ」や、「シルクのズレ」などを点検する必要があります。電子部品メーカーでは、その点検作業を効率よくやるために、画像処理ソフトを取り入れました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較検査」の機能を使用して、レジストズレ（2箇所）と、シルクズレ（2箇所）を検査しました。合否基準値の上限を設定することで、設定以上のピクセルのズレを検出したら、不合格となる設定にしました。検査対象の位置設定、ズレ補正を厳しく行い、1mm以下のズレを検出させることができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：850mm x 850mm 検査対象の最小サイズ：約3mm x 4mm 検査個所数：4箇所 カメラ解像度：ScanSnap SV600のスキャナを使用 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。

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