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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:2025年11月19日~2025年12月16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

181~195 件を表示 / 全 1006 件

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【AI画像検査事例】緩衝スポンジの有無

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。

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【AI画像検査事例】ツメの実装を判定

AI画像検査ソフトで機器のツメの良し悪しを検出し判定しています!

FA制御機器メーカーからのお問合せです。 外観検査は単純作業と見られがちですが「OK」「NG」を判断するスキルが必要で、だれもが安定して行える作業ではない場合があります。体調や作業時間が長くなると疲れなども検査結果が不安定になる原因の一つと言える、弊社でも熟練工の技術のように検査判断を可能とする微細キズや汚れなども判定できるよう検査ソフトを開発しています。 【検査設定と検査結果】 機器のツメ実装を良好に判定しています。 Windowsソフトを操作する要領で画像データ収集→学習→判定の設定が可能になっています。売り切りで組み込みやすい検査ソフトです。「DeepSky」はWEB上でのお試しサービスがあります、今まであきらめていたような検査事例であっても、当社ホームページを確認してください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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画像認識 AI 外観検査ソフトウェア

目視検査の置き換えに最適!環境構築までサポート!

AI画像認識技術を活用した外観検査ソフトウェアを提供します。 金属加工品、フィルム、樹脂成形品、印刷物など多種多様な検査物の外観検査に対応可能です。 (例:キズ、異物、欠け、色ムラ、文字欠け等)

  • 画像処理ソフト
  • 欠陥検査装置
  • 探傷試験

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【AI画像検査事例】金属製品の湾曲部の変形の検出

金属製品の湾曲部に生じるギャップ(変形)を検出し判定します!

【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより6カ所の検査枠を設定し部品左右の指定の部分が平行かどうかの検査で0.22秒での判定が可能でした。検査結果はモニターに寸法を表示させることができます。必要があれば写真とCSVで記録できます。今回は左右のギャップの寸法を表示させる仕様になりました。 【使用したソフト】 使用ソフト EasyInspector 現行『EasyInspector2』MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます

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【無料の検証テスト実施中】AIの活用で検査工程の自動化を実現

【無料の検証テスト実施中!】AIを活用して品質検査のお悩みを解決しませんか。

現在の品質検査にお悩みはありませんか? 目視検査、ルールベースでは難しい検査も 最新のAIアルゴリズムを活用することで 解決できるかもしれません。 AI外観検査ソフトウェア【Phoenix Vision/Eye】では 無料の検証テストを実施しています。 お客様が抱えている課題に合わせて AIを活用した場合にどれくらいの検査精度が高いかをお試しいただけます。 また、テスト時に検査精度が良かった場合、必要であれば 導入に向けて最適な設備一式(カメラ、照明など)も合わせてご提案いたします。 当社がワンストップで提案することで、コストと納期を抑えつつ検査の高精度化・省人化にお役に立てればと思います。 お気軽にご相談ください。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】包装資材の白ブツ、白点の検出

梱包資材の白ブツ、白点の検出検査と検査設定をしていきます!

今回のお問い合わせは容器や梱包資材のメーカー様です。以前より複数回のお取引のあるお得意様です。 当社の技術スタッフは日々様々なご連絡をいただきます。検査の設定方法や撮像環境についてのサポートを丁寧に行っています。 今回は梱包資材の白ブツ、白点の検出についての設定方法のお問合せです。 【検査設定と検査結果】 検査設定を「マスター画像との比較」から「指定色の有無検査」へ変更しました。画像は拡大したものです。 「マスター画像との比較」の場合、検査品毎の微妙な違い(表面の凹凸による光の反射具合等)も検出してしまい誤判定が多くなる恐れもありますが、「指定色の有無検査」でしたら白点のみを検出致しますので誤判定は少なくなります。 指定色を「白」(RGBが全て255)で登録し「色判定許容範囲」を「140」と致しました。「検出個所サイズ判定」の「計数モード」を「有効」に設定し「計数モード」を使用する事により個々の白点部分の大きさ(周囲長)毎にNGとするかOKとするかを判別する事ができます。

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【AI画像検査事例】硬質塩ビの刻印や穴の有無検査

13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品(異品)判定します!

工具製造メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご使用いただいています。 電気、ガス、水道、通信、鉄道、防衛 様々なライフラインを支える専用の工具、多岐にわたり人々の生活を支える製品、それをまた下支えする工具を製造する、その工程で弊社の検査ソフトをお役立ていただいています。 【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13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品(異品)を0.53秒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:約610 x 410mm 検査対象の最小サイズ:5mm 検査個所数:13ヶ所 カメラ解像度:300万画素 レンズ焦点距離:6mm レンズと製品との距離:780mm 照明:直線蛍光灯  照明から検査品までの距離:約400mm 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】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。

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外観検査自動化導入事例 ※3Dセンサによる基板の反り検査事例

搬送ラインを流れている基板に対し、ライン上に設置した3Dセンサ用いて反りの状態を確認する外観検査の自動化導入事例!

ライン上を搬送されている基板の反り状態の確認について、 「個別測定」 から「3Dセンサを使用した自動検査」 に切り替えませんか? 既存の搬送ラインに3Dセンサを設置し、計測を行うことにより、 個別に取り出して基板の状態を確認することなく、搬送中に反りの状態の確認を行うシステムとなります。 3Dセンサを用いることにより、ノギスや隙間ゲージを用いて個別に特定の場所を 測定する必要なく、センサの下を通過した基板の反り状態を計測することが可能となります。 【このシステムの特長】 ■別途検査用のシステムを作成せず、搬送ライン上で検査を行うことが可能 ■搬送ラインで検査を行う為、別途の装置作成を行うことなく検査することが可能 ■3Dセンサを用いることにより、個別に計測することなく、基板の状態を計測することが可能 ■装置に関しては検査内容により変更可 ※まずはお客様が希望されるワークが検査可能かどうかの検証をさせて頂きます。 ※詳しい処理に関してはPDF内に詳細と処理フローを記載しております。

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フィルム/ディスプレイ検査ソリューション『PI-S200』

2次元輝度計とAIの連携により、簡単にシステム化が可能!

当社で提供するフィルム/ディスプレイ検査ソリューション 『PI-S200』をご紹介いたします。 2次元輝度計だからできる、フィルムのムラや傷などによる 光学特性異常をAIで検査。どなたでも簡単な操作性で、 導⼊後のシステム変更も容易です。 また、パッケージソフトにより導⼊コストが抑えられます。 ご用命の際は、当社へお気軽にお問い合わせください。 【特長】 ■AIによる光学特性異常の検査 ■低導⼊コスト ■導⼊後のシステム変更も容易 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【AI画像検査事例】ホース部品の検査

AI画像検査ソフトで自動車や二輪車のホース部品の寸法測定をします!

自動車や二輪車のホース部品などを製造されている企業からお問い合わせがありました。 ワークの印の有り無しや大きさの確認、ワークの寸法の計測を簡易検証することになり、画像を送付いただきました。権威検証では画像を送っていただいて簡単なできるかどうかの検証をご報告することが多く、その後、運用方法のご相談などの具体的な検証を行うことなります。 【検査設定や検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより3カ所のマークの有り無しや大きさを検査することが出来ました。寸法計測は「寸法角度検査」機能を用いて計測できました。左の画像は印を検出しています。右の画像は寸法の検出画面の拡大です。

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【AI画像検査事例】製品のラベル表示の削れや傾き検査

AI画像検査ソフトの海外での使用もサポートいたします!

中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定 画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【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】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。

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【AI画像検査事例】はんだの検証

AI画像検査ソフトではんだの良し悪しを検出し判定します!

以前よりお取引のあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの判定です。 AI(ディープラーニング)と画像検査との組み合わせはソリューションレベルの高い分野でもお役に立ちます。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査ができます。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだを良好に判定しています。数字はAIの自信度数%(認識点数)です。 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。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】樹脂成型品のテクスチャ―の数値化

ファイバー樹脂成型品のテクスチャーを数値化します。

ファイバー樹脂成型品のお問合せでテクスチャーの数値化をご希望のお客様です。 頂いた画像による簡易検証です。検証のためには撮像環境もご案内できるサンプル送付が一番信用できる安定した報告が可能です、しかしメールなどで画像を送付いただくご依頼も多くあります。簡易検査で可否判定後、運用方法を考慮しながらの検証に入ります。 【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全体に検査枠をかけての検査となり、数値化できました。切れ目のようなパターンもありDeepSkyよりもEasyInspectorの方が安定して検査が行えると判断させて頂きました。 【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。

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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

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