391～405 件を表示 ／ 全 434 件
樹脂成型部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。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。 【検査設定と検査結果】 お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペ ックにより増減します。 検証で使用した PC の主なスペックは OS ：Windows10 Home 64bit CPU： Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H RAM ：16GB GPU ：NVIDIA GeForce GTX1660 Ti 今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。 左画像はアノテーション 右画像は検出枠です。
クレートの鳥のフンや紙などの異物、変形等を検出し判定します！
食品メーカーでは搬入の際クレートを利用する場合があります。クレート回収時には解放された倉庫や野外に置かれていることもあり鳥のフンや紙などの異物、変形等があるようです。 今回、お客様に気持ちよくきれいなクレートで製品を受け取っていただきたいとの要望があり、コンテナについた汚れや異物を検証しました。 【検査設定と検査結果】 鳥のフンについては右の画像にあるように白、黒、茶の絵具を用いて検証しました。左画像のように検出をさせる部分をアノテーション（検出部を枠で囲う作業）後に「学習」を させます。 NG 品種毎に10 枚ずつをアノテーションしました。「認識点数（規定値）」は「10」（デフォルトは「60」）として検出ができました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：400 x 300mm 検査対象の最小サイズ：10ｍｍ 検査個所数：1ヶ所画面全体からNGを見つける カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：580mm 照明：窓際など朝夕の明るさが違う場合には照明設置をお勧めします。
地下タンクのメーターの監視を自動化！生産性向上に画像検査はお役にたちます。
産業機械メーカー様より地下タンクのメーターの監視を自動化したいとのご要望です。 メーターの監視などは敷地内であっても雨でも雪の日も有人で確認するのは時間や手間を要するものです。そういった生産性向上に画像検査はお役にたちます。 地下タンクメーターの読み取りが通常のメーター読み取り機能では読み取りができなかったため、ランプ点灯の数で処理をする方法でしたら添付資料の様に閾値を決めて判定することも可能でした。 （ランプが4つ点灯していたら40%、6つ点灯していたら60%といった読み取りが可能）枠ごとに閾値を決めることができますので、〇〇%になったら異常値とするといった設定も可能です。 EasyInspectorの「メーター読取」機能を用い５つの検査枠を0.52秒で判定できました。 【使用したソフト】 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。
AI画像検査ソフトで屋外のメーターの読み取りをします！
数値解析などで水質や地盤などの改良を手掛ける企業様のご依頼でメーターの「遠隔読み取り」のご相談です。 屋外では時間帯や天気などで撮像状況は安定しないためいかに安定した撮像環境が設置できるかが重要になります。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所を判定することができました。 左画像ひとまず画像の値は読み取ることができましたが、これが「2」や「8」といった画像の値以外を指した時や、内容物の形状が変わった時にどの様な結果となるかは確認が必要です。右画像棒状のメーターの読み取り機能はありますが、この画像の場合色の差があまり明確に出て いないためシビアな設定値になってしまいました。 少し明るさが変わってしまったら恐らく読み取る場所が変わってしまうくらいです。 照明を工夫すればもう少し条件を緩和できるかも知れません。
装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを検出
装置前面についているパネルの読み取りを簡易検証するご依頼です。 容器メーカー様からメールでお問い合わせがありました。装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを確認するための画像を送付いただきました。 こういった装置パネルの読み取りはどの業界にも共通した事例と言えます。 様々な場所で弊社の検査ソフトはお役に立ちます。 【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カ所の項目の表示を読み取り検証しました。左画像では1 文字ずつ認識でき、25 と読み取れました。右の画像では字間が狭く、個別に文字を認識できないため今の表示のままでは読み取りは難しいです。点灯の判定の方法は色々ありますが、ここでは灰色の検出量が基準値以上であれば合格、基準値に満たなければ不合格となるよう設定しました。
AI画像検査ソフトでトラック部品のバリを検出します。
トラックの部品メーカーから複数の検証依頼がありました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告します。次にご依頼があれば実際の運用を想定したテスト（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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 お預かりしましたサンプルで、DeepSky を使用してバリを検出できるかを検証いた しました。 結果、欠点あり55点中、54点のバリが検出できました。1 点のみ検出できなかったバリがあり、その他のバリは検出することが出来ました。DeepSkyでは、検出できなかった画像を追加で教師画像に設定した学習ができるので、運用後も判定できない不良の出現ごとにだんだんと精度を上げることができます。
バルブの開閉と7セグ表示器を同時に読み取りします！
今回の簡易検証は化学メーカー様より、バルブの開閉と7セグ表示器の監視を画像検査できないか検討されているとのことで写真を送っていただきました。 画像はEasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することによりバルブの開閉の1カ所を0.38秒で検査することができました。黒色が枠内に任意のピクセル数あれば、又は無ければOKといった設定です。右の画像で緑で検出している取っ手が右の画像ではバルブが開き映っていないため不良として赤枠で表示されています。 もう一つの7セグ表示器は「メーター読み取り」機能を使用して５文字の数字を0.35秒で読み取りができました。数字と背景のコントラストが少ないため、読み取り精度が安定せずカメラやメーターの位置を工夫する必要も今後でてくるかと思います。 【使用したソフト】 EasyInspector（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』 CL（color）パッケージ【指定色の有無】 CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】で検査できます。
無料評価サービスでは弊社で照明、カメラ、レンズなどを用意して、見たい欠陥が検出できるかどうかテストします
高精度、高速搬送を得意とされるカスタム自動機のメーカー様からの簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより8カ所の枠による4辺の寸法の計測が可能でした。今回の設定では2 つの枠で検出した値の差で寸法を求めています。左の画像では２つの枠の検出を表しています。右の表では004枠が公差外の「不合格」表示になっています。今回 500 万画素カメラを使用したので、横が 2592 pixel となります。 視野が約 700mm ですので、1pixel のサイズは「700mm÷2592pixel=0.27」となります。 今回のお送り頂いたサンプル品は上記の精度で識別できましたが、公差からするとできれば 1pixel を 0.1 程度で検査を行いたい公差です。 例えば 2000 万画素カメラであれば横 5400pixel ですので、1pixel のサイズは 0.12 となり、 より正確な計測が可能です。そのため、別のサンプルでの検証が必要です。今回のタクトは0.44秒でした。
AI画像検査ソフトで板金部品の欠陥部分を検出します！
輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。 様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSkyですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。 今回は学習がうまくいかないといったご相談です。 【検査設定と検査結果】 うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。 アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで部品（ワッシャー）の変色を見分ける検査を行います！
部品（ワッシャー）の変色を見分ける無料評価の依頼です。 微細な電子部品から大型の耐火ガラスなどを製造するメーカーさまよりお問い合わせがありました。今後の展開を期待しつつ入口としての簡易検証ではワッシャーを判別するテストを行いました。 無料サンプル評価では、まず頂いたサンプルまたは画像を使用して簡易検証を行い、検証結果を報告いたします。 簡易検証ではご要望の検出/判定が可能か社内の機器で評価します。簡易検証で検出や判定できた場合、実際の運用を想定したテスト（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をお勧めしています。実現性検証を行う場合、弊社で引き続き行う(有償)か、弊社貸出機を使って御社で検証されるかお選び頂けます。 【検査設定と検査結果】 通常のワッシャーを OK、黒色で一部を塗られているワッシャーを NG としてラベルを付 けました。 位置を変えた画像でひとまず 6 枚をアノテーションしました。正しく検出されています。 OK がいくつあれば合格 / NG があったら不合格といった設定が可能です。 その他詳細設定で認識点数やエリア判定も可能です。
AI画像検査で加熱収縮済みの透明フィルムの計測を行います！
加熱収縮済みの透明フィルムの計測でマジックの赤枠部を計測したいといった要望がありました。 今回、簡易検証する化成品やプラスチック加工のメーカー様は以前からお問合せをいただいているリピートのお客様です。 【検査設定と検査結果】 画像例（図2）では向かい合うそれぞれの枠から枠までの長さを測定しています。 枠は 999 個まで増やせるので上下左右で任意の箇所を測定して平均値を出すようにすれば 4 カ所だけ測定するよりも精度が上がるのではないかと思います。測定値の大元はピクセル数で算出され、これに 1 ピクセルが何ミリかという係数を掛けて 実際の寸法に変換ができます。
発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。
今も昔も、子供たちはカードゲームが大好きです。子供のころはカードを集めていたという方も多いのではないでしょうか？ 印刷メーカーの中にはカードゲーム用のカードを製造されているメーカーもあります。 梱包してしまえばどのカードが入っているのか分からなくなってしまいます。そのため発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。 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カ所、7文字の型式（カード番号）読み取りが0.19秒で可能でした。OCR Pro機能では二値化機能や辞書学習機能が備わっています。これまでの既存フォントだけではなくとも読み取りすることができます、しかし文字の線が途切れていた場合や隣接する文字がくっついている場合には読み取りが難しくなることもあります。どのくらいまで読み取りできるかについては弊社までお問合せください。
基板の指定した位置に指定した部品が取り付けられているかを検出します！
以前からお取引のあるオーディオ機器メーカーさまは。様々な事例をお問合せいただいています。今回はいただいた画像で基板に取り付けられた部品の実装について簡易検証します。指定した位置に指定した部品が取り付けられているかはどの業界でも様々な工程で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を用いて基板に取り付けられている部品の判定は可能でした。 今回はエリア設定も行うことにより、指定した部品が指定した場所に取り付けられているかを良好に判定できています。左の画像はエリア設定です右の画像はアノテーションです。 Webサービスによる検証検出の可否だけであればWeb上でもディープラーニングによる画像処理をお試し頂けます。 https://deepskyweb.com/ 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
自動車に搭載されるガラスに印字されているマークが正しいかどうか判定します！
以前よりお付き合いのある、産業機器メーカーさまはリリース当初より「DeepSky」について積極的にお問合せをいただいています。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 42 枚の画像のうち 21 枚を教師画像として学習させました。 教師画像 21 と未学習画像 21 枚の計 42 枚を検査しました。 結果は、未学習の 1 枚だけ検出することができず、その他は検出することができました。ぶれている画像も印字が薄いものも基本的に判定ができました。撮像した画像をもっと安定させることができれば精度が上がることが考えられます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでタイヤの種類を判定します！
自動車部品などのタイヤの種類を判定する簡易無料評価を承りました。 今回は写真を送付いただいてのトライでしたが実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる内容を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション（覚えさせたい部分を囲う作業）です。右の画像はＯＫの画面表示です。タイヤの文字をDeepSkyで判定しています。 画像やＣＳＶで記録する機能も搭載していますので周辺システムとの連携も容易です。一品種あたり登録可能な検出対象の種類は1～1000種類（ここでの種類とは「ネジ」「乾燥剤」「トマト」など、アノーテーションする際に使用する分類名のことをいいます。100種類を超えて検出対象の種類を増やした場合、検出率が下がることがあります。） 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
