更新日： 集計期間:2025年11月19日～2025年12月16日
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AI画像検査ソフトでチャーハンの具材（玉子）を検出し判定します！
冷凍食品メーカーからサンプル品が届きました。 食品などは形状が安定しないため検査することは難しいとされてきました。 様々な形状の部品や不良に対して強みを発揮できるAI（ディープラーニング）検査ソフトDeepSkyは設定も簡単です。「DeepSky学習サービス」をお試しください。 【検査設定と検査結果】 常温のチャーハンに対して具材（たまご）の有無を判別することができました。 たまごを完璧に取り除いた画像を作ることができなかったため、多少の誤検出はあります が、たまごがある状態と無い状態では検出する数量に明確な差がありました。 今回の検証では多少の誤検出があることを前提として、見つけた量が少なければ NG、多け れば OK という方式で OK/NG を判定しています。
穴位置検査、板止まり検査、稜線検査などプレス製品特化機能を搭載！
現物のプレス製品に忠実な穴形状検出 https://www.armonicos.co.jp/spgauge_blog/03/ プレス製品の組付け用穴などは、中心位置の精度がかなり重要となります。従来の検査手法における穴中心座標の抽出精度に問題をかかえていませんか。 spGaugeはCADデータから「丸穴」「角穴」「長穴」を認識し、測定点群データから自動的に抽出および検査ができます。 形状検査で隙間や干渉部を検査 https://www.armonicos.co.jp/spgauge_blog/06/ 自動車のドアパネルは複数のプレス部品で構成されます。各プレス部品の非接触測定点群データとCADデータを利用することで、バーチャルに組付け、部品間の隙間や干渉部位を検出でき数値情報まで得ることができます。 CATS（CAT-Solution）プレス製品の不具合自動検出 形状検査結果（カラーマップ）から不具合部位を検出し、不具合の内容及び対策指示まで行える機能です。 ・稜線そり ・ねじれ・壁そり ・スプリングバック ・スプリングゴー ・形状不良
「ビン底の文字有無」「シュリンクの有無」「ラベルのバー コード読み取り」の検証を行います！
ボトルキャップシュリンクの有無検査、瓶底印字の有無検査、インラインラベラー内でのラベルのバーコード（二次元透明）全数検品、梱包内箱のバーコード（コートボール紙に黒二次元）全数検品、梱包外箱のバーコード全数検品（ダンボールに二次元黒）、以上の事柄を現在のラインに組み込む予定のお客様からサンプル品が届きました。 【検査設定と検査結果】 ３種類の検査共に良好に判定可能でした。 ビン底の文字有無、シュリンクの有無の検証ではEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用しました。ビン底の文字は検査枠を設置し、その中に白色を検出したら合格となる設定です。 オプション機能で検査枠を円環にすることもできます。シュリンクの有無はリング照明の正反射（白色）の量で判定をします。 ラベルのバー コード読み取りEasyInspectorの「Bar/QRコード読み取り」機能を使用することによりバーコードは黒背景に白、または白背景に黒の読み取りができ、処理上でバーコードを回転 させて読み取りができます。
AI画像検査ソフトで見本帳の木目の種類を検出し判定します！
様々な見本帳を制作されているメーカーでも弊社の検査ソフトを検討いただきました。木目調等の場合は色や風合いや柄が一致しない場合も多くこれまでのルールベース型の画像検査では難しかったようです。 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いて、お問合せいただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 画像はアノテーションです。AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し、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、認識するように成長します。お送り頂いたサンプル品で検証を行った結果、誤判定はありましたが学習させた画像でし たら 100％検出はできました。 今回教師画像としたサンプル品は 3 枚のため「色が似ているもの」「木目にバラツキがあるもの」を誤検出してしまうことがありました。 教師画像を増やすことで様々なパターンの木目（特徴）を学習し、正答率が上がる可能性が考えられます。 また、左 右 を別で撮影し（カメラ 2 台で）大きく写す方法も効果的です。
AI画像検査ソフトでレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識検査を行います！
電子部品メーカーの製品でレーザダイオードのシリアルナンバー文字認識についてのお問い合わせがありました。 弊社検査ソフトEasyInpectorの「OCR Pro」機能では文字を白と黒に二色に変換し検査対象と背景の境界を明確にして（二値化）処理速度を向上させます。 EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより3カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.05秒で判定することができました。いただいた画像での評価です。右の画像はCSVに検査結果を記録した場合の表示です。このように検査結果すべてを記録することができます、画像で残すことも可能です。
メッキ加工や自動車部品の製造に！自動入力で転記ミスや改ざんを防止できます
手書きチェックシート電子化検査・点検業務システム『See-Note』は 製品検査でIoT機器と連携、XBar・成績書を出力できます。 自動入力で転記ミスや改ざんを防止することが可能。 また、施工検査現場の検査状態を図面で管理できるため、図面で 場所や検査結果を一目で把握することができます。 【特長】 ■検査装置から自動で取り込み ■複数の結果をまとめて出力 ■自動入力で転記ミスや改ざんを防止することが可能 ■図面で場所や検査結果を一目で把握することができる ※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。
AI画像検査ソフトで35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出をします！
樹脂成形品の外観検査を無料評価しました。35φの円形部品の異物、バリ、ショートの検出です。検査タクトは1秒2秒位置固定は行わずコンベア上で見る事が理想といったお問合せで弊社外観検査ソフトDeepSkyの得意分野の事例です。 【検査設定と検査結果】 今回お送り頂きました樹脂成型品の「異物・バリ・ショート」の検出可否について、 異物、バリは検出可能でした。 異物：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 バリ：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（欠けている）：お送り頂いたサンプルでしたら、ほぼ 100％検出できました。 ショート（小さな欠け）：検出できないことがあり、精度は 2、3 割程度でした。 今回は 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。
製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別し判定します！
切削工具メーカーが取り扱う製品は、似通ったものが多くあるため、それぞれに刻印を記して、製品管理をしています。しかし、中にはいびつな形をした製品があるため、刻印の印字ミスが発生していました。今回は円柱型製品の刻印による文字違いや、カスレなどを検出し、良品、不良品を区別するソフトを提案しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「マスター画像との比較」機能を使用することにより、1つの検査品に、1つの検査枠を設けて、同じ刻印を検出する設定をします。刻印がある対象物が円柱型のため、側面の見えにくい部分も検出する必要がありました。さらに、防錆油が付着されている製品のため、位置や向きを固定し、ドーム照明を使用することで、側面にも光が当たり正確に判定することができました。
簡単なセットアップで複雑な検査を実施！
『VGinLINE』 は、産業用CTを使った自動非破壊検査を可能にする 自動検査用ソフトウェアです。 マーケットにおけるほぼ全てのCTシステムに対応しており、 簡単なセットアップで利用できます。 【特長】 ■幅広い機能 ■最大限の柔軟性 ■高い互換性 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせください。
全ての検査工程にAIを
「InspectAI」はAI技術により、人による目視検査の工程の自動化を実現するパッケージソフトウェアです。具体的には、検査対象物を撮影した画像を元に、正常/異常をAIが学習し、判定します。 【InspectAI 特長】 ・異常品の画像データが不要でありモデル構築のための学習データの準備作成の手間を大幅削減可能 ・簡単な画面操作により、１－２時間程度でモデル学習可能 ・タクトタイムにあわせた高速処理を実現 詳細はカタログをご覧ください。 また、お気軽にお問い合わせください。
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画像検査ソフトで金属製品のカップの厚みの計測します！
寸法は様々な業界、製品で重要な課題です。検査ソフト「EasyInspector」で計測をする場合には固定できることが重要です。そのほか金属製品はハレーションを起こしがちで正確な寸法を計測できない場合も多くあります。弊社ではサンプルを送付いただけば無料で照明やカメラ、レンズなどの環境も検証結果と共にご報告致します。 【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厚さを計測しました。カップの真上にカメラを設置してカップを回し１つのワークを数か所計測し均一な厚みであると確認できました。寸法変換値の設定で実際の寸法が表示できます。数値はＣＳＶに記録することができます。
AI画像検査ソフトで絶縁部の幅を測り判定します！
通信ケーブルなどの電子部品は細部まで確実な製品製造を求められます。 今回は同軸線製造時の絶縁体剥離の取り残しが発生しており、改善したいとお考えの案件です。 【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絶縁部の幅を測ります。測定結果が上限/下限範囲の場合「合格」となるよう設定します。（測定値、上限/下限値の単位はそれぞれピクセルになっています） 絶縁部の上下のフチを検出しています。（赤色破線内 緑色線） 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector200 視野範囲：2.7ｍｍ x 1.5mm 検査対象の最小サイズ：0.05mm 検査個所数：1ヶ所 カメラ解像度：300万画素（アートレイ製） レンズ焦点距離：50mm+接写リング40ｍｍ レンズと製品との距離：50mm 照明：バックライト照明 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。
AI画像検査ソフトで白菜の外観検査をします！
食品メーカーでも外観検査システム導入は急増しています。 形状が安定しないため今まで外観検査は難しいとされてきましたが、技術の発展と人口減少による人手不足のため今後もお問い合わせは増えると予想しています。 私たちの快適な生活に直結する製造業界でお役に立つことが弊社の使命です。 【検査設定と検査結果】 OK10 枚、NG29 枚の合計 31 枚を教師データとして使用しました。左の画像のように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ました。 ラベル名は下記の様に設定しました。 教師データでの判定ではやはり誤検出はありませんでした。非教師データ61枚ではNGをOKと判断したものが15枚ありました。形状が安定しないワークでは教師画像を増やし、追学習することで検出の精度を上げることができます。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所画面全体から不良を探す カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：12mm
AI画像検査ソフトで部品をカウントします！
様々な業界で計数カウントのお問い合わせがあります。 今回は工具や工作機械などを製造されるメーカー様からのお問合せです。 ３種類の部品をいろいろな向きや重なりなどもある状況で、設定した個数あればOKと判定したいご要望です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用い、様々な「向き」や「重なり」「異品が混ざる」場合でも判定できるようになりました。しかし重なり具合によっては誤判定もありました、覚えさせる部分（アノテーション）の方法など改善や試案が必要な印象です。 弊社では最初の無料評価として「検査ができるかどうか」を簡易的にご報告することになります。その後、具体的な運用方法など詳細に応じた検証やご提案をしています。 先日、DeepSky検査と合わせて運用するためのコンベア稼働中にカウントするソフトも完成しました。ご要望により日々使いやすく進化しております。
