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【AI画像検査事例】食品のはみ出し検証

トレイに入れられた食品のはみ出しを検出します！

スーパーで並んでいるお惣菜がトレイからはみ出していたら漏れの心配や盛り付けもよくないために売れ残りとなってしまうでしょう。今回は食品メーカー様からトレイに入れられた食品のはみ出しについての簡易検証の依頼です。 EasyInspectorの「指定色の有無」機能を使用することにより1カ所（画面全体）を0.39秒で検査することができました。左の画像は指定色の設定です。はみ出す可能性のある食品の色を設定します。右の画像はマスク設定です（非検知ピクセルを指定）設定した部分は指定色を検出しなくなります。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector）視野範囲：約10x 8mm 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：6mm レンズと製品との距離：約165mm 照明：リング照明照明と検査品の距離：約120ｍｍ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】カリエス（虫歯）模型サイズ計測

AI画像検査で1カ所のカリエス穴の有無やサイズを判定します！

歯の外観に外部カリエス（虫歯）を模した模型でカリエスのサイズを判定したいとのお問い合わせがありました。カリエスの加工は歯にゲージを用いて位置、サイズをマークし、モーター（研削機）でフリーハンドにて削り、形状を整えるためカリエスの高さ・幅それぞれで中心値品をマスターに最大値以上品、最小値未満品を不合格とする検査です。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより1カ所のカリエス穴の有無やサイズを0.11秒で判定することができました。設定内容はとして色判定許容範囲の設定は「90」として指定色は「黒色」RGBは全て0を指定しています。右の画像下方の水色のpixels「136」は左の青枠の中の蛍光色部分（カリエス検出ピクセル数）を表しています。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector710（旧EasyInspector）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】ラベル読み取りとピン配線

「微細な不良」「光沢があるワーク」や「黒地に黒部品」など特徴を捉えることが難しいような対象物も検出します！

超微細はんだ、超微細加工を手掛けるメーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただきました。「微細な不良」「光沢があるワーク」や「黒地に黒部品」など特徴を捉えることが難しいような、精度に直結する撮像環境についてのお問合せにも当社の技術スタッフは日々対応、サポートしています。【検査設定と検査結果】ラベルの読み取りはEasyInspectorの「BAR/QR/OCR」機能を使用することにより1カ所を0.21秒で検査することができました。ピンの配線の検査は画像に表示しています、EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより10カ所（10色）を0.11秒で検査することができました。右画像は検査結果画面に表示する設定ができます。【使用したソフト】使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』 RD(ReaDing)パッケージ【バー/2Ｄコード】 CL(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】樹脂成型品の穴位置の違いから類似異品を判定

樹脂成型品の8カ所の穴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）を検出します！

自動車部品などの樹脂成型部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、位置が変わったりしますが、類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。【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8カ所の穴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：EasyInspector300 視野範囲：400 x 300mm 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（Basler acA1300-75gc）レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：300mm 照明：バックライト現行『EasyInspector2』colorパッケージ【マスター画像との比較】で検査できます。

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【AI画像検査事例】ハーネスの結束不良を判定

結束バンドからハーネスがもれてしまう不良をAI画像検査ソフトで検出します！

電子部品や電子機器のメーカーからのご連絡で複数のハーネスを配線した後　結束する工程で結束バンドからハーネスがもれてしまう事故がありお困りでした。先行して画像をいただいて結束バンドの個数をカウントすることで恐らく検査可能と案内しその後、実際にサンプルをお預かりし検証しました。【検査設定と検査結果】簡易検証では良好に判定はできました。運用については打ち合わせで条件を伺いながら考慮して詳細を詰めていきます。昨今の社会状況からほとんどの場合WEB会議ですが、直接ご来社いただくことも可能です。近隣のメーカーではサンプルも持参いただくことも多く、静岡県浜松市は製造業が盛んな土地柄もあり様々な産業機械メーカーや制御機器メーカーまたはエンドユーザーへの提供、サポート実績があります。今まで諦めていた検査でもお問合せ受け付けています。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky学習版検査個所数：1ヶ所

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【AI画像検査事例】板金部品の欠陥検出

AI画像検査ソフトで板金部品の欠陥部分を検出します！

輸送用機械器具及び建設機械の板金部品のメーカー様のDeepSkyを導入後のサポートです。様々な部品や不良にご利用いただけるDeepSkyですが、設定の方法などで検出の精度が変わってくることがあります。売り切りの検査ソフトではありますが、導入後もサポートさせていただきます。今回は学習がうまくいかないといったご相談です。【検査設定と検査結果】うまくいかない品種の情報を送付いただき、アノテーションの「OK」のラベルを削除しました。アノテーションの枠も欠陥部分のみにだけかかるサイズで設置し、不良部分に対して「NG」と「NG割れ」の2種類のラベルをつけて学習をさせてみました。アノテーションの枠が大きめなので、学習させるときに「“不良”を見ているというより、“左のだいたいこの位置にNGのものがある”とAIが認識していたのではないかと推察します、今度は右側にもNGが出てきた」と混乱しているのでは…と感じました。アノテーション枠の大きさも教師画像の不良の位置などは精度の大きなポイントとなる部分です。【使用したソフト】使用ソフト：DeepSky

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【農業におけるAI外観検査】画像検査ソフトで自動化を可能にします

手作業から解放！キズなどの不良の検出、難しい等級選別もAI画像検査で自動化します！

こんなお悩みありませんか？ ■手作業に時間が掛かる ■等級選別が難しく、目視による見落としが発生する ■雇用労働に頼るため、人件費がかさむ ■熟練者の高齢化が進む一方、担い手がいない画像検査ソフトで自動化を可能にします！ 1）手作業でやっていた不良検出作業が自動化できる　⇒キズ、変色、汚れなどを検出し、作業時間を短縮！ 2）難しい等級選別が誰でも簡単にできる　⇒さまざまなルールで判別が可能！手作業から解放！ 3）パソコン１台から運用！低価格で始められる　⇒導入コストを大幅削減！作業員を最小限に留め、人件費の削減！目視による見落としを防ぎ、品質価値をアップ！大きな機械の導入等はなく、小さく始められます！【検査事例】 ■大きさによるトマトの分類 ■花の種類の分類 ■トウモロコシの種の判別 ■茶葉の種類判別 ■みかんの傷の検査 ■コーヒー豆の欠陥検出 ※詳しくは関連リンクを御覧ください。

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【AI画像検査事例】基板上のはんだ検査

基板上のチップやはんだが正しくのっているか検査を行います！

基盤のはんだ作業によるジャンパーチェックのご依頼です。 80ｍｍ×40ｍｍ角の実装基板をサンプルとして、カメラとレンズは指定の物を送付いただきました。流量計メーカーさまでは作業の標準化を試案して当社のホームページからお問い合わせいただきました。【検査設定と検査結果】検査枠を検査個所毎に 5 個所設置しました。 5 個所の検査枠の内、3 個所はEasyInspectorの「マスター画像との比較」検査機能にて設定を行い、チップが搭載されているか等を検出させます。 5 個所の検査枠の内、2 か所は「指定色の有無検査」機能にて設定を行い、チップや半田が無い場合のみを検出させます。基準値以上の不良部分が検出された場合「不合格」判定となります。

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【AI画像検査事例】エンジン内ウォーターポンプの不良検出(2)

エンジン内ウォーターポンプの打痕・圧痕・切子詰まりを検出します！

ダイカストなどの金属製品は光を反射する場合が多く今まで検査が難しいとされていた事もありました。弊社で2020年リリースした弊社検査ソフトDeepSkyではこういったダイカスト製品など反射することの多い金属製品でも簡単な設定で運用いただけるようになっています。【検査設定と検査結果】 DeepSkyの検査機能を使用することにより打痕・圧痕・切子詰まりを0.35秒で判定できました。左の画像は良品にあるべき穴です、右の画像では良品の「穴」と同じ色（白色）で撮影されていますがきちんと不良認識できています。枠上部の数字はAIの自信度数（認識点数）です。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky 学習版視野範囲：約56 x 42mm 検査対象の最小サイズ：20mm 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：12mm レンズと製品との距離：約150mm 照明：懐中電灯　（切子詰まり：加工穴にスポットライトで照射）

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【AI画像検査事例】鍼包装の外観検査

鍼の包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別します！

ラベル機器メーカーでは鍼の包装もされており、きちんと包装されているか、外観検査を自動化したいとお問合せがありました。包装後の製品の「ダブリ」「ナナメ」「縦ズレ」をそれぞれ識別できるか無料評価します。【検査設定と検査結果】送って頂いたサンプル品で学習を行ったところ、良品、ダブリ、ナナメ、縦ズレをそれぞれ識別することが可能でした。検査のためにはシートが画角に対してなるべく平行になるように搬送する必要があります。10個を一度の撮影+検査で判定するように視野設定してます。左の画像は画面の中に「良品が10個」と設定し検出できている表示です。右の画像は画面の中に「良品を9個・ダブりを1個」検出してNGと判定しています。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky学習版視野範囲：約78 x 62mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所（画面の中に10個良品があれば合格）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485mm 照明：室内蛍光灯

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【AI画像検査事例】板状部品の不良検出

AI画像検査ソフトで板状部品の汚れや傷などの不良を検出します！

以前からお取引のあるアルミ製品や熱転写加工のメーカー様からのお問合せです。「汚れのようなもの」と「線状の痕」「点状の痕」３種類の不良を検出します。実際のサンプルを送付いただくことが一番信頼できる報告を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークをいくつか送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。【検査設定と検査結果】それぞれタイプの異なる傷でしたので「A / B / C」と３つにラベル分けして登録しキズの検出は可能でした。左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。作業中の様々な向きや角度であっても位置固定がなく検出できるDeepSkyで検証致しました。DeepSkyはこういった検査が得意なソフトです、業界を問わずにご活用いただいています。

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【AI画像検査事例】金属部品の傷検査

AI画像検査ソフトで金属部品の複数の傷を検出します！

監視装置や計測装置の製造メーカーでも弊社の検査ソフトをご検討いただいています。装置のハードについた傷の検出を無料評価しました。実際のサンプルを送付いただくことが一番信用できる報告を提出できます。その場合、良品と、検出したい不良のあるワークを送付いただく必要があります。詳細はお問い合わせください。【検査設定と検査結果】左画像の様に検出させたい部分を矩形で囲む作業をアノテーションといいます。それぞれタイプの異なる傷でしたので「傷 A / 傷 B / 傷 C」と３つにラベル分けして登録しました。依頼された検査項目にありませんでしたが、円柱部分の小さな打痕もしっかり撮像できていたため、検出の対象（傷 C）としました。（アノテーションしなければ検出はしません。）クリップで固定したため、クリップ部分は視野範囲外に設定しました。【使用したソフトと機器】使用ソフト：DeepSky 学習版視野範囲：約64x 51mm 検査対象の最小サイズ：20mm 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：25mm レンズと製品との距離：約260mm 照明：リング照明

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【AI画像検査事例】基板側面の欠けの検出

AI画像検査ソフトで基盤側面の欠け部分を検出します！

基板に欠けがあると不良品として扱われます。電子部品メーカーは部品の取り扱いに注意を払っていますが、どうしても数枚は不良品が出てしまいます。その不良品が基板側面の欠けでした。目視で検査する際に、欠け部分と、基板模様の見分けがつきにくいため、検査に苦労していました。その苦労を、画像認識で補うことで、効率よく正確に検査することを目標にしました。【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、基板側面の欠けを検査しました。基板を少し傾けることにより、欠けが見えやすくなります。検出感度（輝度差）を厳しく（10）検査したところ、欠け部分は検出できましたが、基板模様も一緒に検出してしまいました。さらに検査を進めて、検出感度を緩く（20）すると、基板模様は検出されず、欠けのみを検出することに成功しました。【使用したソフトと機器】使用ソフト：EasyInspector310 検査対象の最小サイズ：約3～5mm 検査個所数：4箇所カメラ解像度：EI-Scan 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画像検査事例】金属部品の寸法測定(4)

AI画像検査ソフトで金属部品の穴の寸法を測定します！

自動車などの金属部品メーカーから簡易検証のご依頼です。 φ８．５の穴が開いているワークがあり、今回測定したい場所はこのφ８．５穴の両サイドにある平面部の幅になります。まずφ８．５が正しく開いている事を確認した後に、両サイドの平面部がそれぞれ２．７５ｍｍ以上あるか確認するといった画像検査です。　この穴を使って、ボルトで固定する時ボルト頭の座面になる部分がφ１４以上あるか？という事の検証です。【検査設定と検査結果】座面は完全に平坦な面となっていて、それ以外の穴面取りなどは30度以上の傾斜が付いているようなので同軸落射照明を使えばキレイな画が撮れると思います。弊社にあった金属板で撮像してみましたので、資料をご確認頂けますと幸いです。今回は130万画素カメラと35mmレンズを使用して撮像しています。カメラとレンズを合わせて8万円程度です。EasyInspectorの「寸法角度検査」機能を使用し、0.15秒で検査可能でした。

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【AI画像検査事例】樹脂成型部品の異常検出検査

樹脂成型部品の見た目がほぼ同じ類似の異品を検出します！

自動車部品などの樹脂成型部品は類似品の場合は見た目がほぼ同じため類似の異品を出荷するという事故が発生していました。商社様からのお問合せで打痕などの不良の検出テストをしました。【検査設定と検査結果】お預かりのサンプル品で検証した限りでは、打痕の検出は可能でした。学習は約 2,400step 実行し、16 分程度でグラフは収束しました。時間は使用する PC のスペックにより増減します。検証で使用した PC の主なスペックは OS ：Windows10 Home 64bit　 CPU： Intel(R) Cpre(TM) i7-9750H 　RAM ：16GB　 GPU ：NVIDIA GeForce GTX1660 Ti　今回は打痕などの不良を「異常」とラベルしています。左画像はアノテーション　右画像は検出枠です。

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【AI画像検査事例】カリエス（虫歯）模型サイズ計測

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