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ICリードの良品と半田状態が不良（浮き）を検出します！
プリント基板製造や実装向けのハード、ソフトの制作をされているメーカーよりご連絡がありました。 プリント基板に部品を搭載し、半田付けした後の半田状態の良否判定を画像診断で行えないか検討されています。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像で検証した限りではNG箇所をNGと識別することができました。 この検証ではNG6枚、OK3枚の合計9枚の画像を使用しました。はじめにNG1～3、OK1～3の合計6枚を教師データとしてモデルを作成しましたが、NG7～8が検出できなかったためこの3枚を教師画像に追加 しました。結果として正しく検出することはできましたが、NGの出現場所が最右固定だったのでそれ以外のパターンでも検出可能かどうか検証がこれから必要です。
AI画像検査ソフトで成型品の傷ブツを検出します！
自動車部品などの樹脂成型部品には加工方法によりキズやブツ、異物混入など発生してしまう事例がありお困りでした。 【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視野全体の傷ブツを0.5秒で判定できました。検査枠は全体に２つ作成し「白」と「黒」分けて設定を作成します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：10x 6mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所（全体） カメラ解像度：30万画素 レンズ焦点距離：50mm + 接写リング10ｍｍ レンズと製品との距離：190mm 照明：リング照明 照明から検査品までの距離：記録なし 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトで成形品形状の左右対称の判別を行います！
以前よりお取引のある塩化ビニルモノマーからポリマー、特殊塩ビ樹脂などを幅広く生産されているメーカー様よりお問合せでグループ会社から成形品形状の判別（左右対称形状品）が出来ないかとの申し入れがあり弊社に連絡をいただきました。 【検査設定と検査結果】 左 7 枚、右 7 枚の合計 14 枚の画像を学習データとして使用しました。検出したい物（今回はワーク全体）を枠で囲み、それぞれ「LH」、「RH」とラベルをつけました（左図）この作業を 14 枚の学習データ全てに実施しました。右の画像ではLH を LH と、RH を RH と正しく認識できています。左右を入れ替えても認識は問題ないです。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：約482 x 383mm 検査対象の最小サイズ：150mm 検査個所数：1ヶ所（画面全体に左右のワークがそろっているか） カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：8mm レンズと製品との距離：約575mm 照明：室内蛍光灯
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画像検査ソフトでコネクターの黒点、キズ、ショート検査を行います！
高性能精密プラスチック金型・プレス金型設計等の製造メーカーでは目視検査を自動化するためにホームページよりお問合せがありました。 当社ホームページではEasyInspectorの60日無料お試しソフトのダウンロードとDeepSkyのWEBお試しができます。ぜひご確認ください。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorを使用した場合の結果と、DeepSkyを使用した場合の結果を両方の結果を提出しました。 今回は工程がパッド吸着でバラツキがあることや、部品上のどこに不良が出てくるか分からないことなどを考慮すると、DeepSkyの方が向いている可能性が高いです。 DeepSkyのWEBお試し版では教えたものを見つける事しかお試し頂けません。OK/NGの判定も検証をご希望ということであれば製品版を無料でお貸し出し致します。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所 画面全体から不良を見つける
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。
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）
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
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
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。
鋳物製品の複数の不良を検出します！1つのソフトでさまざまな不良を検出し判定します！
鉄物ギヤの未加工・圧コン検出・アルミケース部品のバリ残り・アルミ部品の加工穴貫通確認などについて複数の検査についてお問合せいただきました。弊社では無料の評価は簡単な「できる」「できない」の判定結果になります。有償のテストを承ることもできます。具体的な運用について詳細をお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 手でワークを少しずつ回しながら連続検査を行っています。学習が完全ではないので誤検出している箇所もありました、NG箇所自体は認識できていました。追学習の機能を使用してより精度高く検査設定を成長させていける事も AI（Deep Learning）を使用したソフトの強みです。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：1ヶ所（画面全体から複数の不良を見つける）
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）
AI画像検査ソフトで金属製品の異物を検出します！
鉄物歯車加工、鉄物異形品加工、アルミ鋳造、アルミ加工、組み立てと多種多様の事業を展開されているメーカーさまからのお問合せです。 現在でも未加工・打痕・圧コンやアルミ鋳造品の加工後の鋳巣検出などに苦労されているメーカーは今回お問合せのお客様だけではなく数多くあると思います。以前、諦めたワークでありましても弊社までお問合せおまちしております。 【検査設定と検査結果】 DeepSky という、いわゆる AI（Deep Learning）を使用したソフトで検査し金属製品の異物を検出できました。 2020年にリリースしたソフトです。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。画像は検出枠です。数字はAIの自信度数％で「認識点数」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（画面全体から異物を見つける）
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）
AI画像検査ソフトで金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分け検出します！
産業用機械メーカーからのご依頼で、金属塗装品の「線傷」「滲み」「点傷」のNGを見分ける検証です。ひとつの不良サンプル品の向きや位置を変えて撮影し検証することとなりました。 【検査設定と検査結果】 今回は照明に工夫を凝らし撮影することで判定が可能になりました。 弊社で所有している同軸落射照明のサイズの関係上、ワーク全体を納めることができ なかったため、傷部分を対象に撮像しました。 本来はサイズの合った同軸落射照明で縦横 1.5 倍程度の視野を撮像して検査を行いますが、 負傷箇所のサイズからして今回と同等の検出精度になると考えられます。検出精度を高くするために誤判定の写真を教師画像として使用し、追学習することができます。 左画像は検出したい不良部分を囲いパラメーターを設定してくための「アノテーション」です。 右画像は学習しパラメーター設定後の不良を検出している「枠」です。
