16～28 件を表示 ／ 全 28 件
冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します！
食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分（不良）をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSkyの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から毛髪を見つける
シャフト部分の長さの測定、部品の有無を検査し判定します！
電子部品メーカーより頂いた写真による検証です。部品の寸法の検査、汚れに見立てたシールの検出検査、部品の検出検査、複数のワークを検査する場合の設定方法などについて報告を提出しました。 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】 シャフト部分の長さについては EasyInspector の「寸法角度検査」の機能を使用しました。 部品の有無（シール）は「色比較検査・指定色の有無」機能を使用しました。 検査タクトは0.11秒でした、実際の運用では治具をご使用いただく必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
金箱に電池を12個か24個を収納したあとに、電池の向きに間違いがないかの検査です。
「蓋上に白色の＋マークがあるため、それの位置によって向きに間違いがないかを判別したい」とのお問合せを蓄電池メーカー様よりいただきました。手でタブレット・カメラを持ちながら写真を撮影する感覚の要望もありました。 【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部品の向きを判定できました。簡易検証のご報告しました。検査枠を複数個所（今回は６か所：内 2 か所 NG 個所）に設置をしました。指定色として「白色」を設定し検査枠内に指定色がどの程度検出されるかで 検査判定を行います。EasyInspectorを使用する場合カメラの固定は必須になります。タブレットでの撮影も可能ですが、固定する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
フィルム製造時に発生する様々な不良を見分けます。今回は７つの不良と良品のラベルを作成し、設定しました。
高品質なフィルムを制作されているメーカー様からサンプル画像100枚を送付いただいて検証しました。 DeepSkyの無料評価ではワークのいろいろな形状の不良の写真を送付いただく必要があります。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより様々な形の不良の有無を検出し、1回につき0.28秒の検査タクトで見分けるができました。左画像は設定、右画像は見つけ出したい部分を囲い、覚えさせるためのラベル分けです。 ・NG のどれかを検出したら不合格・OK のみを検出、または何も検出しなかった場合は合格といった設定を作成しました。 OKとNGをソフトに学習させることでお客様のご要望に沿う検査が行えるようになりました。弊社ホームページにはDeepSkyのお試しサービスがあります。ご活用ください。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 学習版
バルブの開閉と7セグ表示器を同時に読み取りします！
今回の簡易検証は化学メーカー様より、バルブの開閉と7セグ表示器の監視を画像検査できないか検討されているとのことで写真を送っていただきました。 画像はEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することによりバルブの開閉の1カ所を0.38秒で検査することができました。黒色が枠内に任意のピクセル数あれば、又は無ければOKといった設定です。右の画像で緑で検出している取っ手が右の画像ではバルブが開き映っていないため不良として赤枠で表示されています。 もう一つの7セグ表示器は「メーター読み取り」機能を使用して５文字の数字を0.35秒で読み取りができました。数字と背景のコントラストが少ないため、読み取り精度が安定せずカメラやメーターの位置を工夫する必要も今後でてくるかと思います。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』 CL（color）パッケージ【指定色の有無】 CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】で検査できます。
AI画像検査ソフトで樹脂成型品のロゴ印字の欠けを検出します！
以前より弊社検査ソフトを運用いただいている樹脂成型品などの受託設計や生産専門の総合アセンブリメーカーでは、企業ロゴの印字が欠ける事故が発生していました。そのため設定方法をご案内する流れとなり検証しました。OK品の写真を送付いただき、当社でイラストレーターを使用し欠陥のある画像を作成しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較検査」で検査をします。検査対象となる範囲はお送り頂いた画像くらい（横50mm程度）という認識でこの視野範囲であれば500万画素程度のカメラで検出できるかと思います。（検査環境を照明等で整える必要あり）印字部分が欠けると背景の白が見えるので、照明等で黒と白のコントラストを上手く撮像できれば検出できるのではないかと思います。カメラ、ワーク（固定）でOK品、NG品をの画像をお送り頂ければ弊社でも検証可能です。
AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します！
伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：画面全体1ヶ所
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。
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。
金属製品の方向間違いで組み立てた異品を検出し、判定します。
５0ｍｍ程度の金属製品中にある細かい部分の組み立て実装では、見た目のシルエットがほぼ同じため方向間違いで組み立てた異品を出荷するという事故が発生していました。今回はそんなお困り事の解決のために画像検査の判定テストを試みました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」機能を使用することにより部品の向きの違いを検出し、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。ピクセル検出率合否基準値を設定します。ここでは検出するシルバーの色が上限値を超えたら不合格となるよう設定しています。写真の赤い部分が指定色を検出したピクセルです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：250 x 200mm 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：300万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：300mm 照明：ドーム照明
手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！
こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない 画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる ⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる ⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる ⇒導入コストを大幅削減！ 作業員を最小限に留め、人件費の削減！ 目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！ 大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！ 【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。
画像検査でシルク印刷の文字カケ等の検査をします！
シルク印刷工程で 時々発生している 不良状態写真サンプルを送付いただきました。画像検査でシルク印刷の文字カケ 等の検査導入は可能でしょうか？と言ったご相談です。「カケ」や「カスレ」を簡易検査します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより検査することができました。 お預かりしましたサンプル品のうち、目視で一番小さな不良があるサンプル品で検証を行いました。 結果、限られた条件の中（※）でしたら、欠けの不良の検出自体は出来ました。その条件以外では、製品の性質と形状上、不良以外の部分を多く誤検出してしまいました。 ※限られた条件というのは、検査対象の印字部分を 1 か所に絞って検査を行ったときになりますので、同じ条件で運用しようとすると、検査範囲はかなり限定的になるかと思われます
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。
