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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08月13日~2025年09月09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

1036~1050 件を表示 / 全 1194 件

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【AI画像検査事例】照明機器の部品汚れ判定

AI画像検査ソフトで照明機器の部品の3種類の汚れを検出します!

LED照明メーカー様よりの依頼で、汚れの検出検証を行いました。 目視では分かりづらいフィルム状のほこりなどの汚れを検出するテストです。 【検査設定と検査結果】 4種類のサンプルをお預かりし3種類の検出は出来ましたが、表面にブツブツの加工のあるサンプルについては、汚れを同じように撮像する状況で、検出できませんでした。不良箇所をどのように撮影するかが検査の重要なポイントになります。検査枠は全体を1枠で設定し、2.03秒の検査タクトでした。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:64x 51mm 検査対象の最小サイズ:0.2mm 検査個所数:1ヶ所 カメラ解像度:1000万画素 レンズ焦点距離:高画素用25mm レンズと製品との距離:260mm 照明:LED照明(両サイドより照射)

  • 画像処理ソフト

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膨張率測定用画像処理ソフト

USBカメラを使用し寸法測定

応用例 熱膨張率測定 温度範囲 常温から1700度 特殊フイルター付 常温から2600度

  • 距離関連測定器

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QRコード作成ソフト 桜さく咲くQR Ver6.0

QRコードを簡単に作成できるソフトです!

QRコード作成ソフト 桜さく咲くQR Ver6.0は、Excel、Access、Word上に簡単にQRコードを作成できるソフトです。また、DLLを使用してシステムにQRコード作成機能を追加します。 QRコードラベル作成ソフト「QR Labeler」、QRコード画像一括出力ソフト「QRどっとBMP」が付いています。

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)

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【外観検査の知識】カメラ:高画素か、低画素か(1)

「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか?」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。

「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか?」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 (図を参照) このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか?」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。

  • image-278.png
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  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】基板ピンの合否

基板の実装、ピンの取り付けや塗料のはみ出しなどの合否を判定します。

以前からお付き合いのある産業設備メーカーさまからのお問合せです。 当社検査ソフトは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があるかホームページでお確かめください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの様々な機能を使用することにより55カ所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0.54秒で判定することができました。ピン等のNGについてですが、塗料の青を検出するのではなく塗られていない状態の黒色を検出したらOKという設定が安定し、また、はみ出たらNGといった設定をしている枠は検出箇所サイズ判定を使用せず、単純に枠の中の指定色のpixel数で検査する方が良いと報告しています。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】金属製品のセンターのズレ、バリの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の穴の中のバリとセンターズレを判定します!

穴の中の、バリを(穴径2mm)を検出して判別したい、50mm角の板にセンターに文字が入っている部品のセンターズレを判別してはじきたいとの2つの要望です。 自動検査装置の検討をされている空調機器のメーカー様からのお問合せでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspector「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所の穴の違いと検出し、センターズレを1.49秒で判定することができました。 ホームページからダウンロードして30日間お試しサービスをご紹介し、実際に触っていただき設定方法のご案内をしました。 「ズレ補正」位置(赤枠と水色枠)、「色判定許容範囲」の値「合否基準値」の値「検出対象」を「両方」へ変更を提案しました、また、明るさが均一ではない(端部の方が暗く映っている)ので誤判定となる個所がございます。照明の位置、明るさを再度ご検討頂きますようにご案内しました。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】鋳物精密部品の検査

AI画像検査ソフトで鋳物精密部品の検査を行い小さな不良を検出します!

生産用設備の設計製作メーカーさまより鋳物精密部品の検査依頼がありました。 「鋳巣」は以前よりお問合せの多い事例です。2020年にリリースしたDeepSkyでは設定が容易であること、位置固定が不要なこと、形の安定しない様々な不良を見つけること、光沢のあるワークの不良検出も得意であることから数多くの「鋳巣」の検査の評価をご報告しています。 【検査設定と検査結果】 今回は不良のサイズが小さいため視野50mmくらいに絞ったところDeepSkyで良好に認識できました。検出するべき不良のパターンが増えた場合にもおそらく視野さえ適切に設定すれば検出自体はできそうです。 精密部品の微細な不良の検出も弊社検査ソフトがお役に立ちます。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky学習版 視野範囲:50 x 40mm 検査対象の最小サイズ:0.5mm 検査個所数:1ヶ所(画面全体から鋳巣を見つける)

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】プラスチック部品のバリ検出検査

プラスチック部品のシボ面のバリを検出します!

自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】プラスチック製品の径の寸法検査

円形プラスチック製品の寸法の検査を行います!

寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ 拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。 【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で、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点 円が白」「右-奥点・左-奥点 既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点 円が黒」3種類の測定方法を設定し1秒未満で判定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:200 x 210mm 検査対象の最小サイズ:15mm 検査個所数:3ヶ所 カメラ解像度:1000万画素 レンズ焦点距離:25mm レンズと製品との距離:600mm 照明:細径リング照明(室内灯は消灯)

  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】フレア継ぎ手の傷検査

フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します!

自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより1カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検 出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト:EasyInspector710 視野範囲:約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ:1mm 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:25mm レンズと製品との距離:約215mm 照明:リング照明 照明と検査品の距離:50mm上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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AIセグメンテーション機能が追加されました!

AIセグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します!

AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「AIセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション(領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け)を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度(大きさ)の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上:目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上:人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減:人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。

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  • 画像処理ソフト

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【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥

柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出する

不織布関連の検査で弊社にお問い合わせがある対象は大きく分けて3つあります。 ・ロール to ロール の状態での検査 ・不織布に柄を印刷した状態での検査 ・不織布をマスクなどに加工した状態での検査 それぞれの状態に応じて使用する仕組みが異なります。例えばロール to ロールでの検査ではEasyInspectorを使うことが多いですが、柄入りの不織布やマスクなどに加工した製品上で異物を検出するのはDeepSkyが得意とするところです。加工後の製品は凹凸や重なりがあるため一般的な二値化処理では誤検出が多発してしまいますが、ディープラーニングでは虫や毛髪、カスなどの特徴を学習して検出するため製品の柄や加工のばらつきにほとんど影響されないためです。ここではDeepSkyによる検出を紹介します。 ・毛髪やカスなどの異物(画像1枚目・2枚目) ・シワや破れの欠陥(画像3枚目・4枚目) ロール to ロールの検査では製品が移動している間、固定したカメラで監視続ける方法が適していますが、加工されて個別の製品となっている今回のマスクのような例では自動排出も考慮すると次のような仕組みが利用可能です。

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  • 【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥3.png
  • 【AI画像検査事例】不織布マスク上の異物や欠陥5.png
  • 受託検査

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【AI画像検査事例】金属エッチングと回路パターン印刷

物体認識により欠陥を分類して検出!XYステージを使用した完全自動化などの用途で活用

金属エッチングと回路パターン印刷に関するAI画像検査事例を ご紹介いたします。 DeepSkyは欠陥を分類して検出することができます。またそれぞれの 欠陥の数や座標も得ることができます。 実際の運用では目視検査の補助としてDeepSkyで連続検査を実行しつつ、 手でゆっくり動かして目視で検査する方法やX-Yステージを使って 完全自動化する方法でご使用いただいています。 【ソフトと機器(抜粋)】 ■使用ソフト:DeepSky(学習版) ■視野範囲:30×20~60×40mm ■検査対象の最小サイズ:0.2mm ■検査個所数:画面全体(1~100カ所程度の欠陥検出を想定) ■カメラ解像度:130万画素 ※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。

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  • 受託検査

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【AI画像検査事例】ウレタンの寸法検査

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。

  • 外観検査装置

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【AI画像検査事例】ワイヤーハーネスのワーク部品の組付け検査

ワイヤーハーネスのワーク部品誤組付け、部品欠品、部品余剰組付けを検出します!

ハーネス長:500~1000mmのワーク部品誤組付け(コネクタ色違い、コネクタ形状違い)部品欠品、部品余剰組付けの検出を無料の簡易評価をしました。 検査工程では安定した検査精度の追及とコストダウンなどを目的に自動化がすすめられています。 工員の高齢化などによる人材不足が顕著になる中「日本のものづくり」を守るために画像検査で業務効率アップをご検討ください。 【検査設定と検査結果】 簡単な固定ジグを作成し、製品全体が収まる範囲で撮像した場合、ブッシュのOリングの有無と、セミロックの色違いは判別することが可能でした。 全体の視野だとバンド欠けやチューブ欠けを検出することは難しいです。個別に拡大して撮像すればおそらく検出は可能ですが、その分カメラ台数や検査回数が増加することになります。 今回の「ある」か「ない」の検査と「灰色」か「青色」を判別する検査を同時に一つの学習で行う設定で検査が可能でした。

  • 画像処理ソフト

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