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ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年07月30日~2025年08月26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

811~825 件を表示 / 全 1209 件

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【AI画像検査事例】ラベル印字の欠け・カスレ・黒点検出の検査

印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します!

商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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、1つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分(NG)が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:60x 70mm 検査対象の最小サイズ:約5mm 検査個所数:3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』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】バーコードの読取とラベル表記

バーコードの読み取りとラベル表記が正しいか検出!

バーコードの読み取りとラベル表記が正しいかを簡易検証します。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を用い、お預かりしたサンプル品で検証を行いましたが、ラベルがトレイに貼り付けられた状態では誤検出が多発し、正常に検査を行うことは困難でした。良品のみお預かりしたため不良品の画像は弊社で作成しました。 バーコードの読み取りはラベルがトレイに貼り付けられた状態でも行うことができました。 【使用したソフト】 EasyInspector(旧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。

  • 外観検査装置

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画像処理ソフトウェア『Vision Edition』

生産設備への組み込みが可能な画像処理ソフトウェア

『Vision Edition』はキヤノン製ネットワークカメラや産業用カメラN10-W02を利用した画像処理ソフトウェアです。 また、DENSO WAVE社製COBOTTAを稼働させるプログラミングソフトウェアとしても使用できます。 ●マッチング、エッジ検出、ブロブ検出などの検査系機能を搭載 ●バーコードやQRコードを読み取る点検系機能も搭載 ●必要な処理ユニットを並べて行き、線でつなぐというフローチャート形式でのプログラミング形式

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】金属製品のOK/NGの判定

金属製品の2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)を判定します!

自動包装機や医療機器のシステム設計のメーカーからのご依頼です。 弊社スカイロジックは 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あるかホームページの事例検索ツールでご確認下さい。 【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2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0.03秒で判定することができました。向きがバラバラの状態で検査する場合、DeepSkyという別のソフトでの運用も考えられます。今回はいただいた画像での簡易検証でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710 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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】基板コンデンサの極性の判定

AI画像検査ソフトで基板コンデンサの極性検査を行います!

近年の労働人口の減少は社会問題になっておりそのような中で品質を維持するためFA業界の検査へのAIの必要性は高まっています。音響機器メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご検討いただいています。今回は基板コンデンサの極性検査の評価依頼です。 【検査設定と検査結果】 NG評価用の画像3枚を加えた合計23枚の画像で、教師データはOK5枚、NG5枚、評価用1枚の合計11枚としました。コンデンサの極性マーカーのみアノテーションし、12000step学習を実行し判定が可能でした。 DeepSkyは基本的に検出・判定に必要な機能だけ持たせており、お客様ごとの運用上で必要となるような機能については外部のアプリケーションを開発する方針をとらせて頂いております。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 検査個所数:8ヶ所

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】鋸刃の摩耗を判定

AI画像検査ソフトで鋸刃の摩耗を判定します!

鋸の刃でも他の金属製品と同じように未加工・打痕・圧コンやカケ・異物など多様な不良検出に苦労されているメーカーはあるようです。光沢のある金属ワークの画像検査は弊社にお問い合わせください。 今回は以前からお取引のある商社様からの検証依頼で鋸の刃の摩耗を検出します。 【検査設定と検査結果】 頂いたNG画像での判定となりました、良品との対比がうまくできず十分な設定ができない状況でも判定できたもの、やはり誤判定となってしまったものがありましたがひとつの結果としてご報告しました。  画像は良好に検出できた不良部を水色の枠で表示しています。数字は検査ソフトの自信度数%(認識点数)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(画面全体から摩耗部分を見つける)

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】シリコン粒径の測定

AI画像検査ソフトでハイシリコン材の粒子の「径」を測定します。

商社からのお問合せでハイシリコン材の粒子の「径」を測定します。いただいた画像での検証になり、電子顕微鏡からの画像で検査したいご要望です。 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】 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより1カ所の径を0.11秒で判定することができました。 今回は出来るかどうかの簡易的なご報告だったため、実際の運用では検査物の位置決めなどが必要になります。HPからダウンロードできる「60日間の検査ソフトのお試しサービス」をご案内しています。 尚、EasyInspectorではJPG/PNG/BMP画像で検査が可能になります。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector310 検査個所数:1ヶ所 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。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】タイヤの種類の検出

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

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】食品の毛髪混入

冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します!

食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分(不良)をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSky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ヶ所画面全体から毛髪を見つける

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【AI画像検査事例】プラスチック製品のトレイ上の欠品検査

AI画像検査ソフトでトレイの中の部品の欠品(計数)検査を行います!

プラスチック部品メーカーでは小さな部品の計数が負担となっているため、自動化するための計数の検証依頼です。EasyInspectorの得意分野となります。画像を送付いただいての簡易検証です。 【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24カ所のトレイの中の部品を0.93秒で検査することは出来ました。 左画像は検査の設定です。右画像は検出枠で背景の色を誤判定しています。500万画素の画像をお送りいただきましたが、こういった検査では130万画素程度のカメラでも検出は可能です、画素数が下がりますと検査時間は短縮します。欠品している場所の特定(記録)しなくて良いのであれば、全体(ワーク24個)を一つの検査枠で囲い検査します。検査品の背景が透明トレイであるなら白い紙を敷くことなどでワークと背景のコントラストをはっきりしていただくとより安定し短い時間で精度の高い検出ができます。検査の設定で報告書ではズレ補正を「自動・おまかせ」で設定しております。治具などで安定した位置決めができるのであればズレ補正「無し」設定で検査していただくとよりタクトは短縮できます。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】シールの有無検査

AI画像検査ソフトで1カ所のシールの有無を検出し、判定します!

医薬品メーカーでも他の業界と同じように製品の規定数を紙製の箱に入れシールで封をして出荷していましたが、シールの貼り忘れという事故が発生していました。 作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。 【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1カ所のシールの有無を検出し、0.23秒の検査時間で判定ができました。検査時間はパソコンのスペックなどで変わります。画像は報告書より切り抜きました。左画像ではラベル1種でシールを1つ検出するとOKの設定をしています、右画像では検査判定の「OK」と「NG」は誤検出なく判定しています。 頂いた画像での検査でしたが、今回はカメラなどの環境も想定でご案内しています。 カメラやレンズは許容できるワーキングディスタンスや視野範囲によって変わってきます。

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高度3D画像処理ソフトウェア『Dragonfly』

X線CTや電子顕微鏡などを使う研究開発に貢献。高度な画像解析とAIセグメンテーションを簡単操作で実現

高度3D画像処理ソフトウェア『Dragonfly 3D World with Deep Learning』は、 マルチモダリティ、マルチスケールに対応した3D可視化プラットフォームです。 X線CT装置や電子顕微鏡などの光学機器から取得した2D/3D画像をもとに、 簡単な操作で高度なAIセグメンテーションと解析を実行可能。 粒子解析や繊維解析など、充実した画像解析機能を搭載しており、 プレゼンテーション向けの高品質な3D可視化動画の作成にも活用できます。 【特長】 ■SEM/TEM、CT、MRI、光学顕微鏡の3D解析に好適 ■画像処理のエキスパートによる充実したサポートを提供 ■AIによる強力なセグメンテーションを実現する「Deep Learning 」オプションあり ■30日間無料のトライアル版を利用可能 ■「ImageJ」など研究者向けオープンソースソフトウェアと併用可能 ※詳しくは資料をご覧ください。お問い合わせもお気軽にどうぞ。

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【AI画像検査事例】はんだの赤目不良検査

目視検査の「良品」「不良品」の判断基準のバラつきを自動検査で改善します!

基板の検査のお問い合わせの数は多数あり既に運用いただいているお客様もかなりの数にのぼります。 今回は最先端のワイヤリング技術で活躍されているハーネスメーカー様からです。 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。画像検査で安定的で効率の良い生産をご提案します。 【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不良の位置の違いを検出し、見た目の似通った類似品(異品)の赤目を検出することは可能でした。検査時間は約 3 秒でした。照明環境が安定していれば検査は比較的容易と考えております。今回使用したルールベースの従来型画像検査ソフトとAI(ディープラーニング)の画像検査ソフトはお互いに得意不得意の分野があります。どちらの検査が適しているかについては当社までお問合せください。

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【AI画像検査事例】基板実装の判定

ICリードの良品と半田状態が不良(浮き)を検出します!

プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1~3、OK1~3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7~8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。

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【AI画像検査事例】表示灯やメーターの読み取り

制御機器の表示灯やメーターの読み取りをします!

電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。6種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像2種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像3枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。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。もう1ついただいていた画像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。

  • 外観検査装置

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