更新日： 集計期間:2025年09月03日～2025年09月30日
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AI画像検査ソフトでコネクタの口部分の寸法計測をします！
今回も以前からお取引のある商社さまからの検証案件です。コネクタの口部分の計測になります。 今回はエンドユーザー様はより厳しい公差の判定を望まれました。 画像検査では不良部分をどのように撮影できるかで検査の精度が決まります。 【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8カ所の穴の寸法を計測することができました。左の画像ではマスター画面の拡大を表示しています。右の画像では計測した判定枠を拡大表示しています。 弊社にございます2000万画素のカメラを使用して断面の寸法を数か所、測定ました。こちらは視野範囲が横43mmとして、横5496pixelですので1pixelのサイズは0.0078mmとなります。より安定した検査を行うにはこの3～5倍が必要となります。 少しざっくりとした検査となってしまいますので、エンドユーザー様がどの程度まで許容できるかで運用可否が決まるといった内容でご報告しました。
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。
製菓メーカーの製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します！
今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector（従来型ルールベース式画像検査ソフト） は自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。
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画像検査ソフトでダイカスト製品の不良を検出します！
ダイカスト製品を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。 今回はDeepSky でコンベア上を想定し全数検査する運用を想定しています。 【検査設定と検査結果】 今回もエンドユーザー様から直接のお問合せでありました。弊社ではコンベアなどの産業機器の販売は行っていないため業者を通して購入いただくようにお願いしています。 左の画像はアノテーションと呼ばれる検査で見つけ出したい不良部分を囲う作業です。 右の画像は検査結果の検出枠です。数字は認識点数というＡＩの自信度％です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約46×37ｍｍ 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：130万画素 レンズ焦点距離：50ｍｍ+接写リング5ｍｍ レンズと製品との距離：約430ｍｍ 照明：室内蛍光灯
AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います！
以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別（左右対称形状品）が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物（今回はワーク全体）を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました（左図）この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体に左右のワークがそろっているか） 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575mm 照明：室内蛍光灯
精密なダイカスト製品の「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」を検出します！
様々な分野、業界で弊社の画像検査ソフトはご検討いただいています。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。DeepSkyで効率の良い検査をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 お送り頂いたサンプル品にて検証した結果「打痕・圧痕・切子詰まり・大穴巣」の検出及び合否の判定は可能でした。 今回は 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、認識ができます。 実際の運用では様々なパターン（サイズ・特徴）の傷が想定されますので、教師画像を増やす必要があります。
AI画像検査ソフトで箱詰め製品の有無を検査し判定します！
樹脂加工メーカーの製品を出荷する時、間仕切りされた段ボール箱に製品が全て入っていなければいけない場合があります。作業員が1つ1つ手作業で箱詰めをしているため、製品の数が足りない不良を出荷してしまう事がありました。解決方法として、画像処理で製品有無を確認するという手段を選びました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、600mm x 400mm程度の箱の中にある、30個の製品の有無を検査しました。検査枠から、製品の色を検出したら合格、なければ不合格となる設定にして、検査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：EasyInspector310 視野範囲：400mm x 600mm 検査対象の最小サイズ：約35mm x 150mm 検査個所数：30箇所 カメラ解像度：画像のためなし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
「教師画像」と「アノテーション」についてご紹介します！
弊社の営業技術がお客様と話をしている時にほぼ毎回説明しているものですが、AIの性能を大きく左右する重要な要素にもかかわらずネットを調べても話が一般的すぎて実用上の参考になりにくいものが多く、もう少し実用的・具体的・現実的な解説ができればきっと皆さんの参考になるだろうと考えたのが今回のブログの背景です。 ■いくら良いAIでも間違ったことを教えられたら間違った結果を出す ・教師画像について ・アノテーションについて ・アノテーションで便利な機能 ・参考になるブログと動画 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
AI画像検査ソフトでビス欠品・クランク軸ピン・板金欠品・ハーネス経路を検査します！
プラスチック製品のメーカーさまからサンプルが届きました。 ビス欠品・クランク軸ピン・板金欠品・ハーネス経路を検査できるのか簡易検証しました。 お預かりしておりましたサンプル品にて検証を行った結果EasyInspector「マスター画像との比較」機能で判定できました。ハウジングが透明なため、黒い背景で撮影しました。 直線蛍光灯は真横から照射しています。 ※真上から照射すると反射するため。表面と裏面両方の検査をできるように２台以上のマルチカメラを設定できる仕様になっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 視野範囲：約172x 131mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：4ヶ所 カメラ解像度：200万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約300mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：ワークの真横より照射 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。
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
古い機器のメーター等をカメラでデータ化し、稼働監視/操業監視/設備保全等の見える化
画像認識「ΩEye」× SCADA「AVEVA Edge」 株式会社ソフィックスの「ΩEye（オメガアイ）」は、古いアナログメーターや装置表示をカメラで撮影し、画像認識によりリアルタイムにデジタルデータへ変換するシステムです。高機能SCADA「AVEVA Edge」と連携することで、設備の稼働状況や操業状態を見える化し、効率的な監視と保全を実現します。 特長 ・アナログ針、7セグ数字、ランプ、QRコードなどを同時に最大20項目まで認識 ・AVEVA EdgeやMXT製アプリと連携し、ModbusTCPやCSVで簡単にデータ送信 ・初期費用を抑えたライセンス体系と豊富な導入実績 ・斜め撮影やカメラの揺れも自動補正し、設置や設定も容易
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写真撮影によるデータ収集から、データの出力・分析・共有までの流れをすべて「DroneDeploy」だけで行えるため、 各工程に要する時間・コストを大幅に削減できます。 ■こんなお悩みはございませんか？ ・現場でドローン撮影したデータを有効活用できていない ・現場の状況確認のため、現地に出向くのが大変 ・撮影したデータの確認や共有に時間がかかる ■DroneDeployで解決！ ・ドローンで撮影したデータをアップロードするだけで、3Dマップや点群マップを自動生成。 AIを活用した分析レポートの作成も。 ・PCやスマートデバイスからいつでもどこでも建設現場の詳細を把握。 画像へのメッセージ入力によるコミュニケーションが可能で、現場への出張回数も削減。 ・360度カメラの撮影画像は位置情報とともに保存し、時系列管理が可能。施工進捗管理や情報共有も簡単。 ■その他特長 ・BIM/CIMとの連携機能 ・AIが図面上に360度画像を配置してストリートビューを作成するWalkthrough機能
外観検査とは？自動化の注意点と最新AIの使い方、海外の動向
製造業において、企業の信頼を維持するための品質管理・品質保証は欠かせない業務です。品質管理業務の中でも多くの部分を占めるのが「外観検査」です。各工程において外観検査を行うことにより下流工程の歩留まりが向上し、不良の流出も未然に防ぐことができますが、同時に製造コストを押し上げ、場合によっては外観検査がボトルネックとなって生産能力が落ちてしまう原因にもなりかねません。 ここでは外観検査の自動化の注意点、従来の画像処理と最新AI画像処理の違いや海外での外観検査の動向について解説します。 ■外観検査とは？ ■外観検査の主な検査項目 ■目視検査の代替としての自動外観検査 ■目視検査のメリット・デメリット ■自動外観検査のメリット・デメリット ■自動外観検査の導入ステップ ■AI（ディープラーニング）外観検査は従来の手続き(ルールベース)型画像処理に取って代わるのか ■外観検査で手続き型画像処理を使う場面 ■外観検査でAIを使う場面 ■外観検査を自動化する際の注意点 ■海外における自動外観検査の動向 ■まとめ ■低価格で導入できる外観検査システム ※関連リンクをご覧ください。
