更新日： 集計期間:2025年07月30日～2025年08月26日
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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
ドローンの自律飛行設定から3Dモデル生成、測量までをこれひとつで！現場のデジタルデータを統合管理【無償トライアル提供中】
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。
AI画像検査ソフトで32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定！
取扱説明書は目視で検査しているお客様は、記載内容が多い事と文字が小さい為、検査で見逃しが発生してしまう事と検査時間がかかっていることがお悩みの高機能プラスチック樹脂メーカーから当社ホームページへお問合せをいただきました。 【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32カ所のラベルの検査項目を網羅し判定が可能でした。検証時の検査時間はおよそ15秒程でしたが、全体に検査枠を設置し更に細かく「ズレ補正」を行いますと2分程度の時間が 掛かりました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約622 x 455mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：8ヶ所 カメラ解像度：1400万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：バー照明２本 照明と検査品の距離：左右の上部約100ｍｍ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LEDチップが良品かどうかを検査します！
照明器具の販売をされている会社からのお問合せです。照明の元であるLEDチップが良品かどうか(欠損が無いか)の簡易検証です。 様々な検査システムを組み合わせることで製造ラインの無人化や省力化を推進するツールとして期待が高まっています。弊社の検査ソフトを応用してお客様のお役に立てれば幸いです。 【検査設定と検査結果】 検査品が画面内に収まる位置に設置し、EasyInspector「指定色の有無」検査機能にて設定をしました。 また、「計数モード」にて点灯個所が何か所あるかを設定しました。左画像は検査結果の拡大で緑色が指定した色の検出部分で数字は検出したピクセル数です。右の画像は今回の撮像環境です。
AI画像検査ソフトで電子基板の部品の付け間違いを検出します！
基板はお問合せいただく事例の中でも一番多いと言えると思います。今回も基板の簡易検証の依頼です。 当社では技術スタッフによる「簡易評価サービス」を無償提供しています。簡易評価で検出や判定ができた場合、実際の運用を想定したテストにあたる「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がお勧めです。また、デモ機を無償で貸出ししており実際にユーザーが検査ソフトを体感いただく事もできます。 【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検査は可能でした。赤く塗り潰されているところは全て差異と認識された箇所です。 実際に部品の違いや有り無しを捉えている部分と、光の反射や角度の違い等を誤検出している部分があります。1回の撮像では小さ過ぎて差異をとらえきれなかったものでも、 その部分を拡大して撮像すれば異常の検出自体はできると思いますが、1回で検査できる範囲は狭まります。 【使用したソフト】 使用ソフト：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。
