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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
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。
AI画像検査ソフトで基板のコネクタのピン曲がり、見た目の似通った類似品（異品）を検出します！
可能な限り低コストで汎用カメラ単品と汎用PCとの連携にて簡易検査治具のようなモノを製作しようとしておりますとの電子機器メーカーよりお問合せいただきました。 基板のコネクタのピン曲がりや、ROMの装着ミスをカメラで検知したいといった内容で、まずは簡易検証を承りました。 【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31カ所の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を3.85秒で判定することができました。ただ、条件がございます。コネクタの変形は「大」の検証とさせて頂きました。ピンの曲がりはこちらで作成させて頂きましたが、曲がりによる先端位置のズレは大きくズレた（1mm以上）状態となっているかと思います。コネクタの「ロック」状態の検査は、正常な「ロック」状態が不明でございましたので、まずは開いている状態との比較での検出をしてご報告しました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710（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。
プリント基板のカードエッジの寸法を検出し、良品不良品を判定します！
プリント基板のカードエッジ加工部で検査不備があり、不良がエンドユーザーまで流出してしまい相手方のマザーボードコネクタ部を破損してしまう事故が発生し、恒久対策として自動検査をコストを抑えたシステムで構成したいとの電子部品メーカーからのご依頼です。 【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良品と不良品の差を検出し0.35秒で判定させることができました。 ただ、検証時の測定部は正確な先端部の幅ではなく画面の縦方向の寸法の測定となります。 左の画像はマスター画像（設定画面）ピンクと緑の線で囲い検査部分を指定します。右の画像は検査結果、合格は青で表示されています。
梱包資材の白ブツ、白点の検出検査と検査設定をしていきます！
今回のお問い合わせは容器や梱包資材のメーカー様です。以前より複数回のお取引のあるお得意様です。 当社の技術スタッフは日々様々なご連絡をいただきます。検査の設定方法や撮像環境についてのサポートを丁寧に行っています。 今回は梱包資材の白ブツ、白点の検出についての設定方法のお問合せです。 【検査設定と検査結果】 検査設定を「マスター画像との比較」から「指定色の有無検査」へ変更しました。画像は拡大したものです。 「マスター画像との比較」の場合、検査品毎の微妙な違い（表面の凹凸による光の反射具合等）も検出してしまい誤判定が多くなる恐れもありますが、「指定色の有無検査」でしたら白点のみを検出致しますので誤判定は少なくなります。 指定色を「白」（RGBが全て255）で登録し「色判定許容範囲」を「140」と致しました。「検出個所サイズ判定」の「計数モード」を「有効」に設定し「計数モード」を使用する事により個々の白点部分の大きさ（周囲長）毎にNGとするかOKとするかを判別する事ができます。
カウントしたい部品をラベル付けして、合否設定して判定します！
部品の計数のお問い合わせは弊社に数多く寄せられます。近頃ではDeepSkyの上位ソフトとしてコンベア計数のソフトを開発しました。検査しながらカウントしていく、1000個カウントしたい場合には990でコンベアをランプ点灯させ作業員が１列に並べ、1000で、もう一度コンベアを止めると言ったご提案ができました。 こちらのお問い合わせでは作業台の上で静止した状況で正しいワークを23カウントするテストを試みました。 【検査設定と検査結果】 左の画像の設定ではカウントしたい部品を「ワーク」、その他の混合された部品は「対象外」とラベル付けしまし た。 上記画像の様に設定した場合、カウントしたい部品（ワーク）が 20 個あれば合格になる設定です。 右側の「Rs」は、検出させる認識点数を個別に設定しています。右の画像は検出画面の表示です。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：280x 200mm 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：130万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：約330mm 照明：室内蛍光灯
金属製品のダレやスパッタによる変形を検出します！
金属製品メーカーではダレやスパッタによる変形が以前より課題になっていました。今回も、密着面に発生したスパッタが原因で不良品が発生してしまう事故があり商社を通してお問合せがありました。以前より弊社の検査ソフトを運用いただいているお客様です。 【検査設定と検査結果】 DeepSkyというAIを使用したソフトで検出ができました。DeepSkyでは画面全体の中から不良を探すといった検査が得意分野です。 左の画像はアノテーションと呼ばれる不良部分を覚えさせる教師画像です、右側は検出した画像で、数字はAIの自信度％（認識点数）です。スパッタ不良がとても小さく、ワーク全体を１台のカメラで検査することは難しい状況でしたので複数台のカメラでの検査をご提案しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：70x 60mm 検査対象の最小サイズ：1mm 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：6mm レンズと製品との距離：約110mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：約300ｍｍ上部より照射
