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AI画像検査ソフトでネジの打痕を検出します。
“ネジの打痕”こちらの検証依頼もとても多いです。弊社の従来型汎用画像検査ソフト「EasyInspector」で検査いただく方が良い場合もありますが、コンベア上や作業中に判定する運用で、打痕のような様々な色や形のある不良の場合、AIを使用した検査ソフト「DeepSky」をお勧めすることもあります。今回は弊社で糸コンベアを作成しネジ周囲１周、360度の不良検出について報告しました。 【検査設定と検査結果】 左画像の様に検出させたい部分（今回の場合は打痕）を矩形で囲む作業をアノテーションとい います。 アノテーションさせた教師画像 24 枚を約 2300steps 回転させて（15 分程度） 学習させました。学習の時間はPCのスペックにより増減します。右画像では打痕部分を緑色の検出枠で示しています。
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。
基板に印字されている文字の読み取り検査と記録を行います！
今回お問い合わせのあった電子部品メーカーでは電子部品に記載されている文字の読み取りを記録していきたいと、製品管理の自動化を検討されていました。基板に印字されている文字の読み取りの簡易検証です。 当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR読み取り」機能を使用することにより1カ所、12文字の読み取りが可能でした。記録される画像のファイル名にシリアルの値を加える場合は自動的にリネームを行うようなソフトを作成するか、外部制御コマンドでファイル名を指定して画像保存する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。
ワイヤーハーネスのワーク部品誤組付け、部品欠品、部品余剰組付けを検出します！
ハーネス長：500~1000mmのワーク部品誤組付け（コネクタ色違い、コネクタ形状違い）部品欠品、部品余剰組付けの検出を無料の簡易評価をしました。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 簡単な固定ジグを作成し、製品全体が収まる範囲で撮像した場合、ブッシュのOリングの有無と、セミロックの色違いは判別することが可能でした。 全体の視野だとバンド欠けやチューブ欠けを検出することは難しいです。個別に拡大して撮像すればおそらく検出は可能ですが、その分カメラ台数や検査回数が増加することになります。 今回の「ある」か「ない」の検査と「灰色」か「青色」を判別する検査を同時に一つの学習で行う設定で検査が可能でした。
複数の端子のある基盤製品について、はめ込みの判定や端子浮きを検出します！
複数の端子のある基盤製品について、はめ込みの判定や端子浮き検出をする検証です。繊細な電子部品を人による目視確認はうっかりが出てしまうことがあります。 より精度高く安定的な納品が可能になるように弊社でお手伝いができれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査・上下幅-平均位置」機能を使用することにより8カ所の検査枠を作成し位置の検出と、端子の浮きの判定を1.06秒ですることができました。今回の検証ではハレーションさせて光った部分を検出する設定を行ったため、照明の工夫が重要となる検査でした。
電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！
電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 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。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。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。 【検査設定と検査結果】 結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります） 現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、 照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。 「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。 【使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
基板の複数の検査項目をそれぞれ検査し判定します！
基盤の検査のご要望があり複数の検査項目を１度に検証致しました。 部品有無検査 極性確認 標印確認 半田ブリッジ有無検査の判定です。 EasyInspectorを使用し検査枠を5つ作成しました。(1)(2)は部品が正しい位置に搭載されているかを検査しています。「色比較検査・指定色の有無検査」機能を使用しました。 検査枠(3)では「色比較検査・マスター画像との比較」を使用し、極性確認（正しい向きで搭載されているか）検査枠(4)では標印確認「BAR/QR/OCR・文字認識（OCR）」の機能を使用しました。検査枠(5)では半田ブリッジの検査で「輝度変化検査・計数 ピッチ検査」の機能を使用しすべての検査で１秒未満の判定ができました。
トレイに入った食品のはみ出し具合を検査し判定いたします。
食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 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。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
緩衝スポンジとプラスチック部品の有無を検査します！
製品を梱包する発泡スチロールに取り付けされている緩衝スポンジを検査します。 木工やプラスチックの加工機械メーカー様からのお問合せです。 表面、裏面にそれぞれ貼り付けたグレーと黒の緩衝スポンジの有無検査で、位置精度は今のところ必要なく、部分的に有り無しを判断し、全体として貼られてるかどうかを判断できれば良いとご相談いただきました。 【検査設定と検査結果】 お送り頂きましたサンプル画像にて緩衝スポンジの有無検査を行いました。 EasyInspector の「指定色の有無検査」を使用することで緩衝スポンジの有無を判定することが可能でした。また、同じ機能を使用してプラスチック部品の有無も判定することが可能でした。今回は部品が装着されている画像（オモテ・ウラ）をお送り頂きましたので、ペイントソフトで部品が一部無い状態（NG状態）の画像をテスト用として作成し検証致しました。左の画像は検査枠です。右の画像は検出枠です。
AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します！
電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20～30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。
AI画像検査ソフトで基板のコネクタのピン曲がり、見た目の似通った類似品（異品）を検出します！
可能な限り低コストで汎用カメラ単品と汎用PCとの連携にて簡易検査治具のようなモノを製作しようとしておりますとの電子機器メーカーよりお問合せいただきました。 基板のコネクタのピン曲がりや、ROMの装着ミスをカメラで検知したいといった内容で、まずは簡易検証を承りました。 【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31カ所の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を3.85秒で判定することができました。ただ、条件がございます。コネクタの変形は「大」の検証とさせて頂きました。ピンの曲がりはこちらで作成させて頂きましたが、曲がりによる先端位置のズレは大きくズレた（1mm以上）状態となっているかと思います。コネクタの「ロック」状態の検査は、正常な「ロック」状態が不明でございましたので、まずは開いている状態との比較での検出をしてご報告しました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。
小さな電子部品を検査して、CSVと画像で記録します！
既にEasyInspectorを運用いただいている電子部品メーカーでも新たな検査を自動化するべく設定方法のお問い合わせがありました。現在お使いの撮像環境をそのまま別の検査で利用したいとの要望はありましたが、検査対象のサイズが小さくなるためにサンプルを送付いただいて検証することになりました。 【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5カ所を良好に検査することができました。弊社備品のリング照明では大きさが足りなくワーク全体の撮像は出来ませんでしたがご要望の検査は全て確認ができました。 指定部品印字が確認できるようにカメラとレンズ は真上に設置しました。 今回の検査枠は５つ作成しています。 画像の左は検査結果画面に表示されるリストです。右の画像はCSVと画像で記録のための詳細設定画面です。
ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！
プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。
