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ソフト(撮影) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

16~30 件を表示 / 全 55 件

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【AI画像検査事例】光沢のある金属板のキズを判定

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

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

筒形フィルターの異物(繊維・ほこり・毛髪・粉塵)を検出します。

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。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】印字の欠け検証

AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します!

ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。 先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。 弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。 ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押 さえつけて撮影をしました。 浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。 印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。 結果、コンマの検出ができました。 検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい 場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や(なるべくズレないように)、 照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】金属塗装の検査

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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】】噴霧の良悪の検査

目視で行う噴霧の良悪検査をAI画像検査ソフトで自動化します!

金属などの超硬素材メーカー様からのご依頼です。 噴霧の良悪(製品検査)の現状は撮影した噴霧写真、または、それを重ね合わせたものを目視で噴霧不良が確認されている工程の検査を機械化したいと検討されていました。 【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0.49秒で検査することができました。 左の画像はマスター画像(設定画面)です。桃色の円を指定すると検査部分を設定できます。右の画像は設定画面です。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】リールのねじ有無検査

AI画像検査ソフトでリールの2カ所のねじの有無を検査します。

いただいた画像で、ねじの有無判定の検査です。2か所のねじをきちんと取り付けられているか判定しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。指定色をねじの色に設定しました。1秒未満で処理は完了しましたが、今回のいただいた画像ではコントラストが小さく検出ができませんでした。照明の当て方を工夫し撮影することで検出可能になる見込みがあります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310 検査個所数:2ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】布生地の不良を判定

「キルト生地」「花柄」「単色」3種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。

HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は2枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 検査個所数:画面全体(変色 糸びき 穴)

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】デジタル7セグメーターの読み取り

AI画像検査でデジタル7セグメーターの読み取りします!

センサーメーカーでもデジタル7セグメーターの読み取りを監視を自動化したいとお考えでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読取」機能を使用することにより赤いメーターをモノクロ撮影したメーターの読み取りは可能でした。他の2色も併せて0.14秒で問題なくできました。上記読み取りに関しEasyMonitoringをご検討中とのことでしたが、 周期的な監視用途であればEasyMonitoringでも問題は無いと思いますが、トリガーをかけながら検査をするような運用であればEasyInspectorと産業用カメラを複数台組み合わせたシステムを構築した方が適しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』CP(制御盤・ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】ローラーの不良を判定

AI画像検査ソフトでローラーの液膜の途切れを簡易検証します。

印刷メーカーのローラーは高速で回転しています。 1回発生したら出続けるような不良であると弊社の画像検査ソフトでの検査も可能です。 今回は液膜の途切れを簡易検証します。 【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カ所画面全体から糊液膜の途切れを0.19秒で検出することが可能でした。0.19秒に1回のコマドリ撮影での検査が可能と考えることができますが、パソコンのスペックや検査枠の設定方法により検査タクトは増減します。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】紙管の判定

AI画像検査ソフトで紙管の判定を行います

サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】乾燥剤の不良の検出

AI画像検査ソフトで乾燥剤の不良を検出します!

簡易検証後に引き続き検討していた事例です。 画像検査では撮影環境がとても重要になります。不良を的確に撮像することができれば、かなりの確率で検査は可能です。カメラとレンズと照明など運用することが可能な範囲で検査環境を整える必要があります。 【検査設定と検査結果】 検討を続けていたところバックライトを使用した場合に噛み込み(不良)を鮮明に捉えることができ、検出率の向上が見込めましたのでよいご報告ができました。 今回使用したものは数千円台のトレス台ですので面光源であれば検査用の照明でなくとも十分な効果が得られると思います。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI(ディープラーニング)を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】光沢のあるワークの検査

AI画像検査ソフトで光沢のあるドアの「傷」の検査を行います!

いただいた写真では撮影環境的に検査が難しく、簡易検査としては判定できましたが、光沢のあるワークの場合は特に照明とカメラ、レンズの設置など吟味する必要があります。 【検査設定と検査結果】 画像を9枚送付いただいてうち6枚を教師画像用としました。 6枚の画像を画像分割ソフトでそれぞれ 60 分割し、傷がある部分 23 枚を教師画像として 学習させました。 別の3枚をテスト用とし、こちらも 60 分割してから検査しました。 凹みも検出可能かトライしてみましたが検出できませんでした。 目で見て分かりにくい部分は学習が上手くできないことが理由として考えられ撮像環境次第で不良検出は出来ると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】コネクタのグロメット

コネクタ内の4カ所のグロメットの有り無しを判定し、不良品流出を防ぎます!

自動機による外観検査を検討している電子部品メーカー様からメールにてお問合せをいただきました。 コネクタ内にグロメットが入っているワークで、コネクタ奥まで挿入されたか手の感触でわかりにくく、挿入不足品がお客様へ流出してしまう事故が発生してお困りでした。写真をいただいて簡易検証をしました。 【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4カ所のグロメットの有り無しが判定可能でした。 プラスチックロックの部分を検出して合否判定を出すこともできるかと思いますが、圧着端子(銀色部分)を検出させるほうが検査は安定するかと思います。運用方法で相談がありました斜めから撮影し、検査することも可能です検査タクトは0.16秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710(旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】ゴム部品実装検査

自動車に関する樹脂成型部品を外観検査し、ゴム部品の取り付け有無や二重取り付けの検出を判定します。

製品がパレット整列し撮影したいご希望がありました。整列パレットを交換することにより他の部品にも汎用化できる検査ソフトをお探しでした。 【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出荷梱包時のパレットの中に並べられた状況での25個の製品のでゴム部品が正しく実装されているかを0.57秒未満で判定することができました。

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【AI画像検査事例】食品の毛髪混入

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

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