ソフト(画像) - メーカー・企業と製品の一覧

【AI画像検査事例】電子基板の検査➁

AI画像検査ソフトで電子基板の実装が正しいかどうかを判定します！

電子基板の実装が正しいかどうかの画像検査判定です。(1)傾き(2)上下位置(3)欠品(4)ズレ・浮きの判定確認です。【検査設定と検査結果】弊社ソフトEasyInspectorで検査しました。傾きと欠品については「指定色の有無検査」機能を使用することにより可能でした。照明で部品を光らせて白色が検査枠内で検出できれば合格となるように設定しました。上下位置、ズレ・浮きに関しては「マスター画像との比較」機能を使用、マスター画像との違いが5％以内であれば合格とする設定にし、8カ所の穴の有無や位置の違いを検出し、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（旧EasyInspector）視野範囲：166 x 88mm 検査対象の最小サイズ：0.5mm 検査個所数：8ヶ所カメラ解像度：300万画素レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：530mm 照明：直線蛍光灯×２現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。

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【AI画像検査事例】光沢のある金属板のキズを判定

AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します！

伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数％「認識点数」と言います。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky学習版検査個所数：画面全体1ヶ所

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【AI画像検査事例】ネジの傷の検出

AI画像検査ソフトでネジの傷を検出します！

精密切削加工や精密研削加工を得意分野としておられるメーカーさまでも高品質な精密加工技術と品質管理システムに弊社の検査ソフトをご活用いただいております。【検査設定と検査結果】お預かりしたサンプル品にて検証した結果、ネジの傷を検出することは可能でした。 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。検出させたい傷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、傷を認識するようになります。５個のサンプルを別角度や反対側を撮影して22の教師画像、左の画像を設定しました。右の画像は検出枠です。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky 視野範囲：30 x 25mm 検査対象の最小サイズ：0.2mm 検査個所数：全体１ヶ所カメラ解像度：130万画素レンズ焦点距離：35mm　+　接写リング5ｍｍレンズと製品との距離：約160mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】レモンの等級判定

AI画像検査ソフトでレモンの等級を判定をおこないます！

従来のルールベース方式の画像検査では難しい案件でもAI（ディープラーニング）を使用した「DeepSky」では今までできなかった、様々な検査に応用いただけます。人による目視検査といえば中小企業を思い浮かべる方が多いですが、検査ついては大企業においても同様で意外にも自動化が進んでいない部分があります。生産に比べて検査の自動化が遅れている一方、検査員の高齢化や人手不足が問題となっています。検査の自動化で効率の良い生産に当社がお役に立てると幸いです。【検査設定と検査結果】頂いた画像でレモンの等級判定の検証を行いましたところ、約86％の確率で４つの等級を判別することができました。サンプル数が少ないためこの値は参考程度とお考え下さい。サンプル数を増やしていけばより精度の向上は見込めると考えております。 2021年のバーションアップにより教師画像の水増し機能を搭載することができました。サンプル数の少ない検査でも効率よく安定した検査を実現できます。今後も様々な便利機能を追加し使いやすい現場目線の検査ソフトを開発していきます。

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【AI画像検査事例】シュウマイの外観検査

AI画像検査ソフトでシュウマイの外観検査を行います。

食品メーカーよりシュウマイの外観検査のお問合せです。食品業界は形が定まらない製品が多くルールベースの従来型では外観検査が難しい状況がありました。このところＡＩ（ディープラーニング）を使用した検査ソフトの種類も増え導入事例が増えている業界です。検査設定と検査結果今回サンプルをお預かりした 13 パターンに関しては、DeepSky を使用することで OK/NG を判別することが可能でした。判定結果の概要は下記です。今回はサンプル品が時間で劣化する恐れがあったため、予め 500 万画素程度のカメラで撮像し、実際の検証ではその画像を 130 万画素程度にサイズダウンして画像処理を行いました。実際に導入する場合の視野範囲や WD（検査物からレンズ先端までの距離）は別途検討させていただきます。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。

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【AI画像検査事例】シールの有無検査(2)

製造工程内のシールの貼り忘れ検査をAI画像検査ソフトで自動化します！

自動車メーカーの製造過程で貼るシールは、貼り忘れや、張りミスがあると、出荷が遅れたりします。そこで、目視よりも画像処理の方が、効率よくできるのではと考え、弊社に依頼がありました。【検査設定と検査結果】画像送付での検証です。EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、2箇所の検査枠の中にシールの色があるかどうかを検証しました。上下のシールが被らないように検査枠を指定し、その中から指定色を検出することができました。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector310 検査対象の最小サイズ：約30mm x 30mm 検査個所数：2ヶ所

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【AI画像検査事例】運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査

12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を判定！

予算50万で他社に相談したが、精密検証のため数秒では不可と言われたとのご相談です。精密でなくて良いので、一次判定として数秒で「NGの可能性あり」を判断してくれれば、その対象品のみを人が確認するような運用をしたいといったご要望の流通、物流メーカー様から連絡がありました。運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査です。 EasyInspectorの「マスター画像との比較」機能を使用することにより12カ所の緩衝材プラ段ボールの異常を0.25秒で判定することができました。　左の画像はサンテックフォーム部品取付間違いを検出し判定させる事ができました。右の画像は不良部分を誤判定しています。正しく判定させる為には、照明の追加等でより明るく映し出し、影の部分の色をはっきりと暗くなるようにする事や仕切の板に隠れてしまっている為、カメラ位置を遠ざけてできるだけ垂直に撮像し隠れる部分が少なくなるように映す等の撮像環境に工夫をすることが重要となってきます。

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外観検査装置

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【AI画像検査事例】チューブの径寸法

AI画像検査ソフトでチューブ 24G（外径 0.70mm）の断面の径寸法を計測します！

マイクロスコープを使用して撮像した画像で簡易検証のご依頼です。チューブ 24G（外径 0.70mm）を解像度 4000×3000pxで撮影した画像をいただきチューブ断面の径寸法を計測します。【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1カ所のチューブの断面の径の寸法を計測することができました。マイクロスコープを使用して撮像した画像で測定を行ったところ、直径（赤矢印）は 2369px でした。この製品の実寸法が分からないので正寸法を代用すると、0.7mm＝2369px となり 1px=0.0003mm となり、これが分解能となります。一般的に分解能の10倍が測定誤差となりますのでその値は 0.003mm となります。この条件であれば検査は可能と言えますが、外径を計測するには検査品全体を視野に収める必要があります。検査品の外径が大きくなれば 1px 当たりの実際の寸法値も大きくなり、測定誤差も大きくなります。

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【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

電子部品のピンの逆付け部分の10か所を全て検出しました！

電子部品、電子機器の開発販売をされているメーカーさまは展示会で当社ブースにお問合せくださいました. 昨今の社会情勢からWEB会議で打ち合わせにも対応しております。弊社のシステムやソフトの概要をご理解いただいた後、サンプル送付いただくケースが多いです。綿密な打ち合わせ後の検証では運用方法など詳細にご提案ができスムーズです。【検査設定と検査結果】結果としてはNG（逆付け）部分の10か所を全て検出できました。ただ、1ヶ所部のみ画面の端部部分（ピンが半分だけ映っている部分）を誤判定した箇所がありました。（画像を加工して作成したNG部は4枚で合計10ヶ所ですが、検証の結果としては11か所を検出した事になります）現状の画像ではOKとNGの差異の検出が難しいので、　照明等を工夫する事により、更に差異がハッキリと検出できるように調整する必要がございます。「DeepSky」では頂きました画像では解像度(16M)が大きすぎる為、画像を分割するソフトが別途必要となります。【使用したソフト使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】金属製品の液だれ・未加工・穴あきの検出

AI画像検査ソフトで金属製品の不良を検出し判定します！

サーモセンサー製造メーカー様から形状の確認を自動化したいとのお問合せがありました。送付いただいた画像による無料評価です。新型コロナウイルス蔓延により温度を感知する製品がバリエーションを増やしています。いろいろな場所新しい形の最新表面温度の感知システムに遭遇します。こちらの無料評価は2017年ですが、様々な場面で弊社の検査ソフトはご活用いただいていると改めて感じます。【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1カ所の見た目の似通った類似品（異品）を0.48秒未満で判定することができました。実際の検査では照明の光の反射加減等により見え方が変わる為、検査可否も変わる可能性があります。「未加工」「穴あき」の検査品は形状が異なる為、バックライト等を使用した検査方法となる可能性もあります。また、「ダレ」の検査では「ダレ」の大きさ等により検査可否が変わる場合があります。

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【AI画像検査事例】金属断面のキズ検査

AI画像検査ソフトで金属の断面部の「芯きず」の検査します！

黄銅製品メーカー様からサンプル品を送付いただいて金属の断面部の「芯きず」の検査をしました。強度と耐摩耗性が求められる金属製品ではキズや気泡は注意すべき不良です。【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断面部全体の「芯キズ」を1.14秒で検出することができました。　左画像はマスター画像です。ピンクの枠は設定した検査枠です。右画像は検出したキズ（拡大）です。赤い色が検出したピクセルで何ピクセル以上を検出した場合不合格と設定するかはお客様で設定していただきます。カメラ（レンズ）→リング照明→検査品を直線上へ並べて設置することがポイントとなる検査です。

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【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。

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。画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。

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【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！

魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。【検査設定と検査結果】お送りいただいたサンプル画像を弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで流れた場合でも判定が可能です。

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【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

AI画像検査ソフトで金属部品のバリと黒点を検出します！

産業用機械の設計やソフトウエアの開発をされているメーカーから微細な精密機械の検査についての問い合わせがありました。サンプル品の送付が難しい場合には写真をお送りいただいての検証も可能です。良品と不良品の仕分けを目視検査でしているところを画像処理で自動判定化できないものか検討中でした。【検査設定と検査結果】金属品のバリ、黒点の判定は可能でした。カメラ2台使用する構成で、それぞれ0.5倍のマクロレンズと35mmの単焦点レンズを使用する想定での報告となりました。送付画像による検証でありましても、詳細をお聞かせいただいてカメラなどの撮像環境ご提案もできる限りサポートしています。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky学習版検査個所数：画面全体1ヶ所（バリ、黒点を見つける）

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【AI画像検査事例】接着剤の塗布切れ

AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！

スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky

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【AI画像検査事例】電子基板の検査➁

【AI画像検査事例】光沢のある金属板のキズを判定

【AI画像検査事例】ネジの傷の検出

【AI画像検査事例】レモンの等級判定

【AI画像検査事例】シュウマイの外観検査

【AI画像検査事例】シールの有無検査(2)

【AI画像検査事例】運搬用の緩衝材のついたコンテナの検査

【AI画像検査事例】チューブの径寸法

【AI画像検査事例】電子部品のピンの向きの検出

【AI画像検査事例】金属製品の液だれ・未加工・穴あきの検出

【AI画像検査事例】金属断面のキズ検査

【AI画像検査事例】筒形フィルターの異物を検出

【AI画像検査事例】牡蠣の身の黒点と卵の検出

【AI画像検査事例】金属部品のバリと黒点

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