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AI画像検査ソフトで不織布の異物と汚れを検出します！
各種繊維製品や不織布のメーカー様から不織布のサンプル画像が届きました。異物と汚れを見つける無料評価の依頼です。実際のサンプルを送付は昨今のコンプライアンスやセキュリティの観点から厳しくなってきています。 弊社にサンプルを送ることができれば、照明やカメラ、レンズ、ワークまでの距離など弊社で検証しご案内することができます。 【検査設定と検査結果】 送っていだいた23枚の画像を使用して検証した結果、不良部分の検出は可能でした。左の画像は検出させたい部分を矩形で囲む作業（アノテーション）です。右の画像は検査結果の検出枠です。23 枚の画像のうち 16 枚を教師画像として学習させました。 （画像は 21 枚で、弊社で類似の NG 画像 2 枚を画像加工しました。） 教師画像 16 枚（OK2 枚/NG14 枚）と未学習画像 7 枚（OK1 枚/NG6 枚）の計 23 枚を判定し、ご報告しています。
検査品が多品種だが、頻繁にマスター画像を切換えたい等のお悩みを解決！
『BCR-Master』は、バーコードリーダーを使って、マスター画像の 切換ができるマスター画像切換ソフトです。 検査品のバーコードを読み取り、自動でマスター画像を切換。 1つずつ製品のバーコードを読み取り、マスター画像を呼び出して、 同時に検査もできます。 ご用命の際は当社へお気軽にお問い合わせください。 【こんなお悩みを解決】 ■検査品が多品種だが、頻繁にマスター画像を切換えたい ■1つずつ検査品のマスター画像を呼び出して、検査をしたい ※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。
AI画像検査ソフトでメーターを自動読取して業務効率化！
道路管理会社からメーターの読み取りの検査のお問合せです。 メーターの確認は様々な業界で大きな負担となっています。遠隔で監視してエラーが発生した時にだけ行くシステムを簡単に導入できることは大きな業務効率化と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付いただいた画像にて検証を行った結果EasyInspectorで判定できました。左の画像は「メーター読み取り」機能を使用し、右の画像は「OCR Pro」機能を使用したライブ画像（上）と検出画像（下）を拡大しています。タクトは0.05秒。記録方法はCSVと画像で残せます。 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【メーター表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。
カメラメーカー様から製造中に発生してしまう「接着剤のイトビキ」を検出したいとのご依頼です。
送付いただいたサンプル画像 84枚（NG39枚 / OK45枚）のうち、50枚（各 25 枚）を 教師画像として学習させました。未学習の残りの画像をテスト用画像として使用しました。 【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イトビキを0.23秒で判定できました。教師画像と残りのテスト用画像 34 枚を検査した結果、正答率は 100%でした。画像検出枠上部の数字はAIの自信度％（認識点数）です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 学習版
AI画像検査ソフトで透明のニスの有無を検査します！
容器や梱包資材メーカーより透明のニスの有り無しについてのお問合せがありました。 透明のニスの有無はEasyInspectorのような従来型の画像処理では安定した検出が難しく、ご提案するとしたらディープラーニングを活用したDeepSkyというソフトになります。 【検査設定と検査結果】 学習データが画像2枚分しかないので参考程度の結果になりますが、ニスがある状態と無い状態を学習させることで、画像のようにニスの有無を判別できる可能性があります。お送り頂いた画像は照明条件や位置決め、カメラの距離など安定した環境で撮像されたものと思いますが、同様の撮像方法でNG画像とOK画像の量を増やす送付をお願いし今後の検証をすすめていきます。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
どのような教師画像を使用するかなどの設定に関してもしっかりとサポートいたします！
自動車部品や工機などを制作されているお客様よりDeepSkyの設定についてお問い合わせがありました「設定したアノテーション部分の特徴を見て画面全体を探しているものだと思ってましたが、画角上のどこに出やすいみたいな傾向も一緒に覚えていますか？」とのご質問です。 【検査設定と検査結果】 色も大きさも同じ四角形を 並べて、上側だけアノテーションして学習させます。（左上の画像）右上の画像では、上側だけ見つけることができています。下の左画像では上側だけのものも見つけられます。しかし右画像では下側だけのものは見つけられませんでした。 過学習によって教師との一致度の高いデータ以外見つけられなくなってしまっている場合はまたちょっと話が変わってきますが、不良など、見つけたいモノの位置は検査精度に大きく関わってきます。様々な位置や向き、角度を変えた教師画像を使用する必要があります。 2021年現在ではDeepSkyに教師画像水増し機能を搭載しました。なかなか出現しない不良の画像を、上下左右に反転や回転させたり輝度やガウスノイズを使用して水増しすることができます。
AI画像検査ソフトで部品のクラックの検査を行います！
以前よりお付き合いのあるオーディオ機器メーカーから部品のクラックの検査についての簡易評価の依頼です。 サンプル画像16枚が届きました。 弊社では技術スタッフによる検証やサポートを日々受付しています。 運用中のお困り事、ご質問、不明点などございましたらいつでもお気軽にご連絡いただけますと幸いです。 【検査設定と検査結果】 16枚の画像のうち 10枚を教師画像として学習させました。 教師画像 10枚と未学習画像 6枚（OK３枚、NG３枚）の計16枚を検査しました。 クラックが 0の時に “合格” 、1つ以上検出したら “不合格”と設定し、結果は、16枚全て検出することができました。学習させていない未知の画像であっても、クラックと判定して検出しています。 左の画像は画面に表示される検出したクラックの数を表示しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで廃液の処理（凝集状態の監視）を行います！
様々な機械部品の軸受けのメーカー様よりお問合せがありました。 廃液の処理「凝集状態の監視」を現在は目視で運用されているとのことで、下の画像左４枚のような状態から右４枚のような凝集が起こると適合となるとのこと、屋根はあるが、室内ではない環境下にあり、時間や天気によって検査の撮像環境が変わります。 【検査設定と検査結果】 上の画像を含む24枚を教師画像に設定し、全体にアノテーションし、判定は可能でした。 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。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。 ルールベースの従来型画像検査ソフトよりAI（ディープラーニング）の画像検査ソフトは明るさや撮像環境に違いがあっても検査ができることが強みです。様々な業界、様々な工程で検査ソフトはお役に立ちます。 【検査ソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトの海外での使用もサポートいたします！
中国より簡易検証のご依頼です。当社では、中国とマレーシアに代理店を契約しており現地での販売を拡大しています。 日本企業の海外製造部での運用のお問合せでも代理店をご紹介することもあります。 今回は製品に張り付けられているラベル表示の削れや傾きを簡易検証します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査が可能でした、左の画像はラベルの削れ⇒マスター画像との比較検査の設定 画像です。 右の画像はラベルの角度⇒寸法角度検査機能設定の画像です。こちらの機能を使用することにより3カ所のラベルの削れと角度を0.07秒で判定することができました。 【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】 MS(MeaSure)パッケージ【位置・幅測定】【角度測定】で検査できます。
AI画像検査ソフトで製品画像から篏合隙間・外形不良を検出し判定します！
電子部品メーカーからのお問合せです。昨今コンプライアンスやセキュリティーの観点からサンプル送付が難しい事業所が増えています。 DeepSkyは不良箇所を学習させる方法で設定を作成していきます。そのため、検査内容にもよりますがサンプル送付が難しい場合、良品画像と不良画像データを20～30枚程度ご用意して頂く必要があります。 まずは、どのような検査内容か把握する必要があり、OKとNGの画像を数枚程度お送りいただくことからのスタートとなることが多いです。 【検査設定と検査結果】 送り頂きました画像にて検証を行った結果、良品と不良品の識別は可能でした。 画像が 8bit のモノクロ画像でしたので 24bit に変換してから検証を行いました。 今回の検証は 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。 良品と不良品をそれぞれ異なるラベルで学習させ、識別できるように学習させました。
カバー部品の擦り傷や糸傷、打痕などのNGを検出できるかどうかの検査を行います！
以前からお取引のある充放電機器メーカーさまからの依頼で、見つけたい不良「キズ」や「スレ」がはっきり映し出せるかどうかが画像検査では重要なポイントになります。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像をそれぞれ60度ずつ回転させて全部で36枚教師画像として学習を行いました。今ある画像を処理した限りでは見難かった擦り傷も再送いただいた照明を使用した画像では良好に検出できました。 サンプル品をお預かりしての検証ができない場合、画像検査では検出したい不良が撮影できないと判定ができません。照明などを駆使して不良を撮影できた画像を送ってもらい、評価させていただきます。 やはり無料評価では特定の不良サンプル画像で検出を行ったということや弊社の撮像環境であることなどから、ユーザーさま自身「デモ機お試しサービス」で実際に体感いただきたいとご案内する流れが多いです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体からキズやスレを見つける）
AI画像検査ソフトでワッシャーの有り無しを検出します！
以前もお問合せいただいたことのある大手総合電機メーカー様よりDeepSky による簡易検証のご依頼です。 ワッシャーの有り無しなどはDeepSkyが得意とする分野です。AI（ディープラーニング）をより身近に体験いただくためにWEBお試しをお勧めします。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像の中から OK10枚、NG10枚、合計20枚の画像を学習データとして使用し、それらを除く画像の中から OK5枚、NG5枚、合計10枚の画像を未知のデータとして判定を 行いました。 今回の検証の限りでは誤検出は無く、合計30枚の画像を全て正常に判定することが可能でした。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトではんだの過少と過多を良好に判定しています。
以前よりおとりひきのあるFA制御機器メーカーからのお問合せで、はんだの量の判定です。 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。弊社の画像検査ソフトDeepSkyで効率の良い検査をご検討ください。 【検査設定と検査結果】 画像で確認できるように、はんだの過少と過多を良好に判定しています。 検査ソフト「DeepSky」では判定したい部分を囲い、学習させる簡単な設定方法検査ができるようになります。 AIによる画像判定技術の向上により目視検査を自動化する動きが活発になっています。AI画像検査を成功に導くためには欠陥の特徴を明確にすることが重要になります。照明やカメラ環境についても弊社にお問合せください。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで製品に刻印してあるレーザー印字を判定します！
総合電子部品メーカーでは日本へ設備移管の為 ミス・工数を減らす事を目的として弊社の検査ソフトをご検討いただいています。 いままでは １パターンの印字でしたがユーザー様からのご依頼がありユーザー毎に刻印が違う為 間違えない様に検査したいというご相談です。 【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6カ所のレーザー印字を判定することができました。左の画像は設定です。右の画像の赤と青の枠はズレ補正枠を表示しています。 EasyInspectorは低価格のUSBカメラが使用可能な簡単操作の汎用画像検査ソフトウェアです。ソフトをインストールして市販のWebカメラ等を接続するだけのDIY感覚でローコストかつ簡単に検査システムを構築することができます。画像処理エンジンをはじめ全て自社開発した製品のためカスタマイズにも柔軟に対応可能です。 【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画像検査ソフトで段ボール上のバーコード等の印刷の読み取りをします！
商社様からのお問合せです。段ボール外側に産業用インクジェットプリンターで印刷している・商品名・ＪＡＮコード・賞味期限・ロット番号 の読み取りが可能かいただいた画像により検証致します。 今回は、いただいた画像を弊社ソフトにはめ込みました。 業界に関わらず納品時にはラベル表示されていると思います、様々な業界で応用いただける事例です。 【検査設定と検査結果】 ご連絡頂きました段ボール上のバーコード等の印刷の読み取りに関しまして、頂きました画像で確認をさせて頂きました。結果と致しまして、簡易検証として無償で承ることのできる範囲内の頂いた画像の一部ではございますが、QRコード、バーコード、日付、型番等の読み取りができました。 EasyInspectorの「Bar/QR読み取り」機能・「OCR機能」を使用することにより4カ所を0.54秒で判定することができました。左の画像が検査枠の設定です、右の画像は検出枠です。
