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ソフト(検査) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2026年01月14日~2026年02月10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

331~360 件を表示 / 全 1031 件

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【AI画像検査事例】プレス・アッセンブリ品の不良

バルブパーツからプレス・アッセンブリ品の不良を検出します!

バルブパーツをグローバルに展開しているメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 様々な業界の専門的で緻密な製品に弊社ソフトはご活用いただいています。 【検査設定と検査結果】 パラメーター生成のため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。それぞれ、右画像の Label 名で登録し、一つでも不良があれば不合格となるように設定しています。 要求されるソリューションのレベルが高い製品であればあるほど高率がよくなる検査の自動化で安定的な生産をご検討いただきたいです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ:2mm 検査個所数:1ヶ所 画面全体から不良を見つける カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:約150mm 照明:リング照明 照明と検査品の距離:約100mm上部

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【AI画像検査事例】ネジの傷の検出

AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します!

精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。 【検査設定と検査結果】 お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 DeepSky という、いわゆる AI(Deep Leaning)を使用したソフトで検査しました。 検出させたい傷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、傷を認識するようになります。 5個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 視野範囲:30 x 25mm 検査対象の最小サイズ:0.2mm 検査個所数:全体1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:35mm + 接写リング5mm レンズと製品との距離:約160mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】ゴムホースのペイント忘れ

黒いゴムホース端面に識別ペイントの有り無しを検査し判定します!

ゴムホースのペイント忘れポカヨケ治具を検討されているメーカーからご連絡がありました。Φ20ぐらいの黒いゴムホース端面に識別ペイント(白黄赤緑色)があるときはOK表示 識別ペイントがない時はNG表示できないか車体部品の検査です。 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こともできます。 【検査設定と検査結果】 検査画面内に青いマークが 1 個あると判定することはできます。 赤の場合は「赤」の Count が1になりますし、白と緑が 1 個ずつあってもそれぞれカウントします。マークがない状態を「なし」として学習させているので、上の画像では「無し」が 1 個ある、 と判定しています。 この段階ではただ何が何個あるかを数えているだけなので、「無し」が 1 個以上あった場合 不合格にするような設定を行って判定をします。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】牛皮食品の異物

食品の牛皮製品の中に3種類の異物がないか検出します!

食品の牛皮製品の中に異物がないか、食品メーカーからのお問合せです。簡易検査では「コーン」「ワラ」「牛毛」3種類の異物を検出できるかいただいた画像でテストしました。 当社検査ソフトは2,000 例以上の画像検査の実績があります。金属、プラ、食品、電子基板、医薬品など検査事例として多数掲載していますので、ご検討中の検査と同様の事例ががあるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いた画像にて検証を行った結果「コーン・ワラ・牛毛」の検出は可能でした。 ただ、より小さい検出物や異なるパターン(特徴)のものが出てきた場合などを想定して十 分な検証を行う必要があります。 全幅の画像ですと検出対象が微小なため検出は難しいと判断致しました。 今回は半幅の画像にて検証を行いました。コーンには「コーン」、ワラには「ワラ」、牛毛には「牛毛」とラベル分けをしてアノテーシ ョンを行いました。 アノテーションした画像 90 枚を教師画像として学習させます。コーン、ワラ、牛毛のどれか 1 つでも検出したら不合格になるように設定しました。

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多関節ロボットを活用した高速インライン型面歪検査システムのご紹介

「目視検査の後継者不足に悩まされている」、「大面積パネルを短時間で検査できる高速システムが欲しい」といったお悩みを解決します!

「目視検査は熟練の技術が必要で、なかなか人が育たず後継者不足に悩まされている。」 「大面積パネルの検査は時間がかかるため、高速で検査できるシステムが欲しい。」 このような場合、【新製品】高速面歪スキャニングセンサ LINE STRIPER CX を用いることで自動検査システムが実現できます。 従来型 LINE STRIPER の50倍の高速化を実現した LINE STRIPER CX は、1mmピッチ計測で最高 1000mm/s まで対応可能です。 また、同軸光学系を新たに採用したことで、振動による距離変動の影響に強くなりました。 さらに振動抑制フィルタ機能を搭載し、左右方向の振動の影響も抑制できます。 LINE STRIPER CX の"高速性"と"耐振性"を生かし、ロボットと組み合わせることで高速な面歪検査が可能です。

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【AI画像検査事例】金属製品の打痕・キズの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の打痕やキズを検出します!

二輪や自動車部品などの金属製品の打痕やキズの簡易検証を行いました、見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生してお困りでした。 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】 お預かり中のサンプル品を用いて検証を行ったところ、打痕やキズを検出することは可能でした。ただ良品にある小さな打痕やキズ、または画像上でそのように写ってしまう表面状態のものは異常として検出されました。 サイズが極端に小さい物などは検出対象を「打痕大」、「打痕小」などに分けて、「打痕大」が見つかった時のみNGとするなど対応方法はあると思います。

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【AI画像検査事例】金属ワイヤーの検査

直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測します!

電子部品の導通検査を行う業界では、小さく細かい部品を扱いますが、その中でもワイヤーの計測を目視で行うと、計測ミスが出やすいです。計測手段として、幅1.6mmのスリットが5本入った樹脂プレートを使用し、直径約0.05mm×長さ約4mmの金属ワイヤーの本数を計測していました。この作業を1秒未満で計測できるソフトを弊社からご紹介させて頂きました。 【検査設定と検査結果】 ※検査結果画像を拡大したワイヤー計数(OK:NG) ※赤矢印がワイヤー ※右画像は右隅に1本多く検出されたためNG EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより、プレートの隙間から見える複数個(5本)のワイヤーを検出します。バックライト照明を使用して、明るい背景から暗い縦線を検出する設定にします。これらの設定により、小さく細い対象物でも検出可能になります。

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【AI画像検査事例】ラベル印字のロット番号の文字読取検査

数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしました。

商品説明などのラベル製造業界において、数字を印字するケースは多くあるかと思います。カスレや黒点を検出することができても、印字されている数字自体が間違っていたら元も子もありません。そこで、数字を認識する機能を導入して、「文字違い」「印字ミス」を検出できるようにしようと考えました。 【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、1つの検査枠から複数個(文字数分)のロット番号を読み取ります。読み取りにくい文字は1文字ずつ学習させて検査することも可能です。上の右画像は「8306」という数字を読み取れています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:60 x 70mm 検査対象の最小サイズ:約5 mm 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:35mm レンズと製品との距離:約360mm 照明:室内灯 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。

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図面から自動抽出で人的ミス防止!『検査表システム』

検査過程の作業効率を大幅に向上!紙データからでも検査表作成ができます

『検査表システム』は、図面から寸法情報を自動抽出し、検査表を 作成できるソフトです。 図面(DXF/DWG、PDF)の寸法を囲むだけで、一括で寸法値・公差・ コメントなどを自動抽出し、検査表にまとめることが可能。 人為的な転記ミスの防止だけでなく、作業者によって異なる表記を 統一することで、誰が作業しても同じ品質で検査表を作成できます。 【特長】 ■寸法を囲むだけで検査表を自動作成し"数秒"で一覧にまとめる ■画像(ラスタ)ファイルの読込み機能搭載 ■寸法属性がない数値でも"疑似寸法"として自動的に解析し抽出 ■寸法情報だけでなく、図面内の"文字列"を自動取得することも可能 ■番号の編集やバルーン配置編集も自由自在 【新機能(Ver.6.0)】 ■番号任意文字対応 ■計測値/普通交差 計算式対応 ■インチ表記対応 ■複数シート出力対応 ■注記登録配置機能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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薬機法改正対応!素早く正確に約款やGS1・QRコードをチェック

頻繁に行われる約款の変更に対する"労力と時間の改善"、デジタル化による検査"品質の向上と標準化"を実現します。

近年、薬機法改正により、医療品と同梱されていた紙文書は原則廃止となり、電子データでの閲覧が基本となりました。また昨今、リモートでの働き方が増えており、Web上で検査をする必要が多くなってきております。「GlobalVision」は、約款やパッケージに記載されているGS1コード・QRコードを簡単に且つ素早く、正確に、検査・校正をWeb上で行う事が出来るソフトウェアです。 [特長] ■バーコード、二次元コード検査が可能(ISOに基づいたグレード検査を実施) (Codabar/Code39/Code128/PharmaCode/GS1/QR他) ■パッケージ検査が可能(約款含む添付文書) ■検査品質に応じて検査基準を細かく設定可能 ■オーディットトレイル機能搭載(不正・改ざん防止) ■アカウント別の権限管理/ログイン管理機能搭載 ★オンライン/対面でのデモンストレーションは随時承っております★ ★1週間無償トライアルキャンペーン実施中★ お気軽にご相談下さいませ。

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  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)
  • 画像解析ソフト
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【MENOU】 目視検査を自動化 AI外観検査・画像処理ソフト

《生産技術・検査ライン・品質管理》 ノーコードAIで外観検査の自動化 内製での開発が可能に

MENOU AI開発プラットフォームはAIの専門知識を必要としない ノーコード画像検査AI開発のための統合開発環境です。 撮像・AI構築を最適化する2つのツール お客様の課題に沿ったAI設計をAI開発用のツールの《MENOU-TE》 ラインへの展開やメンテナンスを運用ツールの《MENOU-RN》 複雑な検査・検品・点検ソフトウェアをプログラミングすることなく 効率的に開発することを可能に。 AIエンジニアがいない現場でも開発が可能となり AIの内製化を支援します。 【特長】 ◇操作簡単なノーコードAI開発・運用ツール  ・検査員がAIを学習可能なインターフェース  ・分類・カウント・欠陥検出等の機能を標準準備 ◇低価格な導入費用  ・無償の初期検証  ・低額ラインタイムライセンス ◇撮像系(カメラ・照明等)選定サポート  ・光学ノウハウを用いて選定・導入をサポート  ・既存装置へのAIアドオンも提案 ◇検査のバラつきもAI×ルールベースで定量的に  ・ノーコードでAIとルールベースをハイブリット利用  ・人が目視で無意識に行っている高度な検査を定量的に設定

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  • 外観検査装置
  • 画像処理ソフト
  • その他FA機器
  • ソフト

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AI汎用外観検査ソフトウェア『EasyInspector2』

1つのパッケージに多彩な機能を搭載!導入・操作が簡単な汎用AI外観検査ソフトウェア!AI×ルールベースで多様な検査に対応します。

『EasyInspector2』は、AI画像処理とルールベース処理を融合した汎用AI外観検査ソフトウェアです。 画像検査の専門知識がなくても、インストールとカメラ接続のみで即検査が可能。 ■ノーコードで設定でき、欠陥検出・寸法測定・OCRなど多彩な検査がワンストップで実行できます。 ■運用コスト不要の買い切りパッケージで導入しやすく、後から機能追加も可能。 ■1台のPCに最大5台のカメラを接続可能で、品種変更やライン追加にも柔軟に対応します。 ■外部装置との連携、CSV出力、画像保存などのトレーサビリティ機能も搭載。 製造・物流・食品・電子業界など累計2,500件超の導入実績を誇り、 品質向上・作業時間短縮・人件費削減を支援する高コスパな画像検査ソリューションです。 ※製品の詳細は<カタログをダウンロード>より、すぐにご覧いただけます。  お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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品質マネジメントシステム支援『Factory-ZeroQC』

検査情報をリアルタイムにデータ化!リスク管理レベルを向上するソリューション!

『Factory-ZeroQC』は品質マネジメントシステムをご支援し、お客様の 品質要求に対して継続的な改善の実現および品質情報のデータ化、 データ活用による総合的な品質向上を目的としたソリューションです。 対応可能なQC業務の範囲としては材料や部品の受入検査、中間加工品検査、 組立品検査、出荷前検査と全工程での活用が可能です。 特に組立工程においてはBOM(部品表)に対応しており、前工程の検査結果を システムが自動でチェックする事でNG流出を防ぐ仕組みをサポートします。 検査値入力時には公差自動判定だけでなくSPCの各種指数をリアルタイム算出し、 工程能力の異常値アラームの画面表示や管理者へのメール通知なども可能です。 またIATF16949の要求事項でもあるMSAのGRR算出機能もオプションで用意しています。 検査データにロットNoなど補足情報を登録する事が可能で、既存システムの 生産管理情報や加工管理情報と紐づけ組合わせることにより、 自由度の高い検査結果の検索や品質情報の分析が行えます。 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問合せください。

  • その他生産管理システム
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【AI画像検査事例】製造機械の複数モニター監視

監視対象物にあわせて設定を行い検査します!

自動車に搭載されるドライブレコーダーやカーナビゲーションのメーカーからの製造機械のモニター監視についてのお問合せです。監視対象の画像6枚をいただきましたそれぞれの読み取りに合わせた設定方法をお問合せいただいています。 弊社ホームページでは検査ソフトを無料でお試しできるようにしています。ワークによって検査ソフトの適正が変わってきますので、ご不明点はお問合せください。 【検査設定と検査結果】 画像6枚中3枚については点灯している時の色を検出するように「指定色の有無検査」機能を使用し、検出するか、しないかで合否判定を行っています。画像2枚は「メーター読み取り機能」を使用しておりますが、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。画像1枚についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。

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【AI画像検査事例】電子基板の判定➁

AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します!

基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「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がお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【使用したソフト】 使用ソフト: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。

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します!

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。 弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。 【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打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色(白色)で撮影されていますがきちんと不良認識できています。 枠上部の数字はAIの自信度数(認識点数)です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:DeepSky 学習版 視野範囲:約56 x 42mm 検査対象の最小サイズ:20mm 検査個所数:全体1ヶ所 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:12mm レンズと製品との距離:約150mm 照明:懐中電灯 (切子詰まり:加工穴にスポットライトで照射)

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【AI画像検査事例】金属部品の寸法測定(4)

AI画像検査ソフトで金属部品の穴の寸法を測定します!

自動車などの金属部品メーカーから簡易検証のご依頼です。 φ8.5の穴が開いているワークがあり、今回測定したい場所はこのφ8.5穴の両サイドにある平面部の幅になります。まずφ8.5が正しく開いている事を確認した後に、両サイドの平面部がそれぞれ2.75mm以上あるか確認するといった画像検査です。  この穴を使って、ボルトで固定する時ボルト頭の座面になる部分がφ14以上あるか?という事の検証です。 【検査設定と検査結果】 座面は完全に平坦な面となっていて、それ以外の穴面取りなどは30度以上の傾斜が付いているようなので同軸落射照明を使えばキレイな画が撮れると思います。弊社にあった金属板で撮像してみましたので、資料をご確認頂けますと幸いです。今回は130万画素カメラと35mmレンズを使用して撮像しています。カメラとレンズを合わせて8万円程度です。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用し、0.15秒で検査可能でした。

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【AI画像検査事例】レーザー印字のOCR読み取り

AI画像検査ソフトで1カ所9文字のレーザー印字を読取します!

USBメモリのメーカーでは製品型式をレーザー印字で表記されており、印字のカスレや位置ずれ、印字無しなどの確認を目視で行っていました。自動化を検討のためお問い合わせがありました。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「OCRPro」機能を使用することにより1カ所9文字のレーザー印字を良好に0.43秒で読み取ることができました。左の画像は二値化の設定画面「処理1」です。右の画像は辞書機能の登録画面です。フォントが一般的ではない文字についても二値化や辞書機能を用いて読み取りができるようになります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:47 x 37mm 検査対象の最小サイズ:20mm 検査個所数:9文字 カメラ解像度:130万画素 レンズ焦点距離:35mm+接写リング5mm レンズと製品との距離:約275mm 照明:直線蛍光灯 照明と検査品の距離:ワークの斜め上部から照射。 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。

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【AI画像検査事例】金属の表面欠陥(チャタマーク)の検出

AI画像検査ソフトで金属の表面欠陥(チャタマーク)を検出します!

金属の圧延を行うメーカーからの依頼で対象の欠陥はチャタマークとよばれる表面欠陥です。 サンプル画像を送付いただきました。 チャタマークとは研磨した際に、進行方向に向かって一定の間隔で現れる横筋目を云います。板研磨で多くみられ、フラットバーなど板研磨をしている業者さんでは大敵と云える存在です。 【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)のチャタを0.16秒で検出することができました。「縦縞」は検出しない設定をしています。照明により光源の映り込み具合や全体の明るさに大きく変化があるため、この為、実際の検査運用の際は必ず照明の状態が一定となるように調整する必要があります。 【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

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【AI画像検査事例】トレイ内の製品個数カウント

AI画像検査ソフトでトレイ上の製品個数をカウントします!

プラスチック加工メーカーからトレイの上の製品の個数をカウントする簡易検証の依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 サンプルで検証した結果、トレイ内の製品個数は正常にカウント可能でした。但し、光の当たり方に極端なムラがある場合は恐らく誤検出が発生してしまいます。 計数は可能でしたが、全体が同じような色味に写るように照明環境等を調整する必要がありそうでした。(検証では室内灯下で、露光時間の調整と検査枠の設置位置で誤検出をしないよ うに対応しました。) 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710(旧EasyInspector) 視野範囲:約531x 426mm 検査対象の最小サイズ:15mm 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:8mm レンズと製品との距離:約700mm 照明:室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】部品の計数の判定

AI画像検査ソフトで細かい部品の計数の判定をします

プラスチック部品メーカーでは細かい製品の出荷での計数が負担となっています。 重量検査では誤差が発生してお困りでした。細かい部品の計数を簡易検証していきます。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【検査設定と検査結果】 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。検査タクトはEasyInpectorの方が短いです。しかしトレイに入れないワークの計数は判定が難しいため、今回はDeepSkyで検証することと致しました。左画像がアノテーション、右の画像は検出枠です。重なっていないピッタリと重なっているワークは誤判定がありますが、それ以外は良好に判定ができました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky 計数に特化したアプリケーション『cazoetell』でも行えます。

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【AI画像検査事例】鋳物製品の不良

鋳物製品の複数の不良を検出します!1つのソフトでさまざまな不良を検出し判定します!

鉄物ギヤの未加工・圧コン検出・アルミケース部品のバリ残り・アルミ部品の加工穴貫通確認などについて複数の検査についてお問合せいただきました。弊社では無料の評価は簡単な「できる」「できない」の判定結果になります。有償のテストを承ることもできます。具体的な運用について詳細をお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 手でワークを少しずつ回しながら連続検査を行っています。学習が完全ではないので誤検出している箇所もありました、NG箇所自体は認識できていました。追学習の機能を使用してより精度高く検査設定を成長させていける事も AI(Deep Learning)を使用したソフトの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:1ヶ所(画面全体から複数の不良を見つける)

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します!

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。 【検査設定と検査結果】 金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。 【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(バリ、黒点を見つける)

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【AI画像検査事例】黒地に黒部品の有無

樹脂成型品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します!

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより部品の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。 いままでの画像検査では今回のお問合せような黒色のワークに黒色のクリップの有り無しは画像検査では難しいとされてきました。 【検査設定と検査結果】 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。 左画像は黒色のクリップの実装を検出しています。右画像は黒色のクリップが取り付けられていない事を正しく判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:6ヶ所

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【技術サポート】DeepSkyのパラメーターの生成方法

納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。

穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI(ディープラーニング)を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与し設定しました。今回は数字の1~4と数字がないもの5種類7枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky  検査個所数:2ヶ所 画面の中2ヶ所の数字を認識する

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【AI画像検査事例】製品パッケージの基材違いの検証

製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します!

食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより撮像画面全体1枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)を50秒未満で判定す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:A4サイズ 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:弊社スキャナー 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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導入も簡単!AI外観検査ソフト『Roxy AI』

パーツを選んで並べるだけ。複雑な検査シーケンスも簡単設定

製品価格だけでAI検査ソフトを選んでいませんか? 導入時に必要な「システム連携のための個別開発」を見落としていませんか? Roxy AIは豊富なI/Fを備えており、多くの機器とノーコードで接続可能。 「システム連携のための個別開発」は不要なので、導入にかかるトータルコストを削減できます。 ■豊富な入力系 I/F  ・GigE Vision、USB、FTPでカメラと接続  ・ファイル、API(C#/Python)、Socketで様々なアプリと連携 ■柔軟な構成を可能とするコントロール系 I/F  ・EtherNet/IP、SLMPに対応。PLCにすぐに繋がります  ・DIO、Socketにも対応。ロボットとの連携も容易 ■ノーコード設定  ・複雑な検査シーケンスも簡単なGUIで設定  ・学習環境から検査環境へのAIモデルの配置も容易 ■さらなる拡張性  ・検査のコア機能以外はソースコードを公開。カスタマイズ可能  ・アドオンを作成し、独自の前処理・ルールベース検査などを追加可能   ※アドオン開発にはプログラミングが必要です

  • 多関節ロボット
  • ソフト

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【AI画像検査事例】端子の正常挿入の確認

NGや見つけたいものを覚えさせることでより高い精度の検査を実現できます!

人手不足による検査自動化の要求が年々増加しており、そんな中AIを使用した 検査システムも多様化してきました。 「現場ユーザーが簡単に運用できる」をテーマにオールインワン&シンプル 操作のAI画像検査ソフトウエアを当社では2020年にリリースし、着実に 導入実績が増えています。 見つけたいもの(OK/NG)をマウスで囲んで「学習」ボタンをクリック、 簡単操作で合否判定ができる検査機に成長します。 物体認識には転移学習と認識精度の高いモデルを使用していますので、NGや 見つけたいものを覚えさせることでより高い精度の検査を実現可能。 『DeepSky』の検査機能を使用し正しく挿入されている端子に「正常」と、 挿入ミスがある端子に「異常」とそれぞれラベル(名前)を付けて学習させ、 正しく識別することができました。 実際の検査では「異常」が1個でも見つかったらNGとなるような設定を行います。 (何が何個見つかったらOK/NGのような設定が自由にできます。) 【使用したソフト】 ■DeepSky ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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音声入力システム for Excel

今お使いの製品検査や巡視点検用Excelシートに音声でデータ入力することができますので、手や目を離さずに作業ができます。

『音声入力システム for Excel』は油仕事での作業、測定器具を持っての作業、また手や目を離せない作業などに最適です。 Excelシートごとにきめ細かな入力手順を設定することが可能ですので、現在お使いのシートのレイアウトを変更することなく、そのまま利用することができます。 体験版の2週間無償貸出も可能です。ぜひお試しください!

  • 音声認識ソフト
  • ソフト

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【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

物体認識により欠陥を分類して検出!XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用

金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例を ご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの 欠陥の数や座標も得ることができます。 実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、 手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って 完全自動化する方法でご使用いただいています。 【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト:DeepSky(学習版) ■視野範囲:30×20~60×40mm ■検査対象の最小サイズ:0.2mm ■検査個所数:画面全体(1~100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度:130万画素 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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