更新日： 集計期間:2025年07月30日～2025年08月26日
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製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないか検査をし、CSVに記録します！
運送会社でも弊社の検査ソフトにお問合せをいただいています。 製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないエビデンスを映像で残す事を考えて、作業の流れの中に画像記録工程を取り込めるないか検討されているとのことでした。様々な業界で弊社の検査ソフトはお役立ていただいています。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより6カ所に分けたワークの個数の合否を0.39秒で判定することができました。正常な状態であれば、基準値以上の指定色の検出がされた為「合格」判定となります。左の画像は設定画面です。右の画像は検査結果の表です。記録方法としては画像で残すことも可能ですし、CSVに記録することもできます。
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
AI画像検査ソフト『DeepSky』の現場目線の便利機能をご紹介します！
▼機能：オートアノテーション アノテーションを自動で実行してくれる機能です。従来はβ機能でしたが Ver. 2.2.0.0から正式な機能となりました。 物体認識ではアノテーションがとても大事ということはご存知の方が多いと思います。ただ、画像内に対象物が沢山あるとアノテーションの作業量が多くなり、そして作業量が多くなるとアノテーションをし忘れたり間違えたりというミスがどうしても増えます。アノテーションをし忘れてしまうと、DeepSkyは同じ物体に対して「これは（同じように見えるが）見つけてはいけないものだ」という判定をするようにパラメータを調節してしまうので物体の認識率が著しく下がったりといった問題が出てしまいます。（図1 アノテーション忘れ そこで、オートアノテーション機能が登場します。オートアノテーションを使うと、ボタンのクリック一つで「いままでの学習データから考えるとここにアノテーションしたいですよね？」といったアノテーションの提案を自動で行ってくれます。 （図2・3・4を参照）
全ての画像(OK/NG)で検査してみたところ、湾曲部分はNGと判定することができた事例！
以前より当社の検査ソフトEI310（旧EasyInspector）を運用いただいている 建設業の地盤改良のメーカーでのAI画像検査事例をご紹介いたします。 EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用することにより5カ所の 判定をすることができました。また、全ての画像(OK/NG)で検査して みたところ、湾曲部分はNGと判定することができました。 検査枠を縦長に複数設置することで、どこの箇所が湾曲しているか (幅が閾値外かどうか)が分かるような設定にしています。 【使用ソフト】 ■EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』MeaSureパッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
フィルム加工の工程での異物、微細な「黒点」や「白点」の検査をします！
フィルム加工の工程での異物、微細な「黒点」や「白点」の検査のご依頼がありました。サンプル画像が届き、簡易検証を行いました。 「日本品質」という言葉があります。日本のモノづくりが誇る品質を表した言葉ですが、これを支えているのは製造現場の各工程です。検査の工程は製品品質に直結する最後の砦であり、技術の発展著しい今後、その重要性はますます高まっていくことが予想されます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ」機能を使用することにより2カ所を検査することができました。 左の桃色の円が検査範囲を設定するマスター画像です。右の画像はブツを検出した検査結果の不合格を赤枠で表示しています。 ご来社いただいて検査結果をデモンストレーションを見ていただく流れになりその後はデモ機をエンドユーザー様にお貸出しして体感いただいて、設定方法や感覚をお試しいただいて購入をお願いしています。
基板に印字されている文字の読み取り検査と記録を行います！
今回お問い合わせのあった電子部品メーカーでは電子部品に記載されている文字の読み取りを記録していきたいと、製品管理の自動化を検討されていました。基板に印字されている文字の読み取りの簡易検証です。 当社の検査ソフトではCSVや画像による検査結果保存が基本的な機能として搭載されています、様々な業界で製品管理にお役立ていただいています。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR読み取り」機能を使用することにより1カ所、12文字の読み取りが可能でした。記録される画像のファイル名にシリアルの値を加える場合は自動的にリネームを行うようなソフトを作成するか、外部制御コマンドでファイル名を指定して画像保存する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。
AI画像検査ソフトで製品管理のための銘板の文字を読取します！
電子部品メーカーでは製品管理のために弊社の文字読み取りを検討いただきました。サンプル画像を送付いただいています。 今回お問合せいただいたEasyInspectorという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。 【検査設定と検査結果】 左画像の赤枠の中のように照明条件の良い場所であれば EasyInspector「OCR」 機能で読み取りが可能でした。照明環境を整えて全体を均一に 照らすことができれば一度に全 て読み取ることもできる可能性 が有ります。今回の照明環境では通常の OCR 機能では S を 3 と読み間違えるなどの誤読み取りがありました。 OCR Pro 機能を使用することで読み取り可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector) 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。
AI画像検査ソフトで円筒の部品に貼られているラベルの文字を読み取りします！
医療機器や福祉機器を中心に様々な分野で活躍されているメーカーでも弊社の文字認識の機能を検討いただいています。 円筒の部品に貼られているラベルの文字読み取りは角度によっては文字の写り方が変わてしまうことが予想され、難しくなる想定ができる案件でした。 【検査設定と検査結果】 件素ソフトEasyInspectorの「OCR Pro」で判定できました。 検査枠は４つ設定し全部で32文字を0.57秒で判定しました。左の画像は検査枠で右の画像は二値化したあとの検出枠です。いただいた写真による判定でしたが、人が手で張り付けているということや円筒形であることなどがあり位置決めが課題になる懸念があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます。
「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
統合された顔認識機能を提供！画像をポートフォリオとコレクションで整理可能
『Photo Supreme』は、小売業者やビジュアルクリエーターが自分の作品を 整理、共有、エクスポート、販売するための資産管理ソフトウェアです。 深いテキスト検索、タグ検索、重複検出とクリーンアップ、類似性検出、 動的な検索組み合わせ、および高度なフィルタリングが可能。 また、GEOタグ付け、親のカスケード、顔のタグ付け、自動メタデータの 充実など、多くの機能があります。 【主な機能(一部)】 ■高度な検索機能 ■組織化 ■キーワードタグ付け ■画像の添付 ■画像のインポートと取り込み ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、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
