ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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ソフト - メーカー・企業2509社の業務用製品ランキング | イプロスものづくり

更新日： 集計期間:2026年06月17日～2026年07月14日
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ソフトのメーカー・企業ランキング

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  1. 株式会社ヒューリンクス 東京都/ソフトウェア
  2. 株式会社フォトン 京都府/ソフトウェア
  3. 株式会社スカイロジック 静岡県/ソフトウェア
  4. 4 株式会社キーエンス 大阪府/産業用電気機器
  5. 5 iCAD株式会社 - 機械設計向け3D CAD（3次元CAD）開発元 - 東京都/CAD／CAM
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ソフトの製品ランキング

更新日： 集計期間:2026年06月17日～2026年07月14日
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  1. AI/ナビ搭載 業務自動化RPA『RKシリーズ』 株式会社キーエンス
  2. 【試験・評価】テスト自動化ツール「Mixer」 NEUSOFT Japan 株式会社
  3. 高機能 ECU診断テストソフトウェア DTS9 ガイロジック株式会社
  4. 4 マルチデータ変換ソフト『spGate』梱包材設計での活用 株式会社アルモニコス
  5. 5 テプラPRO用ラベルソフト『テプラ クリエイター（SPC10）』 株式会社キングジム

ソフトの製品一覧

1861～1890 件を表示 ／ 全 11003 件

表示件数
【AI画像検査事例】不滅スタンプ文字の有無

【AI画像検査事例】不滅スタンプ文字の有無

英文字と数字の不滅インクのスタンプが押印されているか検査します！

プラスチック成形品の射出成形・加工・組立及び金型製作のメーカーでも弊社の検査ソフトにお問合せをいただきました。 英文字と数字の不滅インクのスタンプが押印されているかを簡易検証します。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより2カ所を0.4秒で検査することができました。 左の画像は検査する場所を指定する検査枠を設定しています。 右の画像では印字の確認できた数字の部分を合格（青色）印字のない英字部分を不合格（赤色）で表示しています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector（旧EasyInspector） 視野範囲：約223 x 177mm 検査対象の最小サイズ：10mm 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：16mm レンズと製品との距離：約540mm 照明：リング照明 照明と検査品の距離：100ｍｍ上部より照射 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】箱詰め作業後の製品有無検査と記録

【AI画像検査事例】箱詰め作業後の製品有無検査と記録

製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないか検査をし、CSVに記録します！

運送会社でも弊社の検査ソフトにお問合せをいただいています。 製品を倉庫内で箱詰め作業後、製品が欠品していないエビデンスを映像で残す事を考えて、作業の流れの中に画像記録工程を取り込めるないか検討されているとのことでした。様々な業界で弊社の検査ソフトはお役立ていただいています。 EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用することにより6カ所に分けたワークの個数の合否を0.39秒で判定することができました。正常な状態であれば、基準値以上の指定色の検出がされた為「合格」判定となります。左の画像は設定画面です。右の画像は検査結果の表です。記録方法としては画像で残すことも可能ですし、CSVに記録することもできます。

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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

【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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【AI画像検査事例】７セグメント表示読み取り

【AI画像検査事例】７セグメント表示読み取り

建設現場の７セグメント表示のメーターを読み取りします！

建築・建設の業界でも弊社の検査システムは運用いただいています。 ７セグメント表示のメーターの読み取りを検証しました。 EasyInspectorの「OCR」機能を使用することにより7文字の判定が可能でした。 画像自体が少しボケてしまっており、画像的に色のムラがありました。 画像中から読み取りやすそうな部分を抜き取って処理してみたところ、あまり綺麗に処理 できてはおりませんが一応 読み取ることはできました。 撮像条件を改善すればより鮮明に読み取りができると思います。 【使用ソフト】 EasyInspector710（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】段ボールの製造年月日印字の有無

【AI画像検査事例】段ボールの製造年月日印字の有無

製菓メーカーの製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します！

今回お問合せの製菓メーカーは他の業種と同じように段ボールに梱包して納品されています。 製造年月日が段ボール箱への印字されているかを簡易検証します。 今回お問合せいただいたEasyInspector（従来型ルールベース式画像検査ソフト） は自動車部品や電子基板関係のお客様が半数を占めており、そのほか機器の組み立て確認、製品の微小な汚れの検査など幅広い業種のお客様にご利用いただいております。 EasyInspector「指定色の有無検査」という機能を使用する想定です。インクの色を指定して、それが指定した範囲内かどうかでOK/NGを判定します。左の画像では指定した色が赤色でピクセル検出されて合格の青枠を表示しています。右の画像では指定した色が検出できなかったため不合格の赤枠を表示しています。 逆側と合わせて2か所同時検査することも可能です。その場合カメラを2台使用することになります。

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【AI画像検査事例】丸棒のカウント

【AI画像検査事例】丸棒のカウント

AI画像検査で未塗装の丸棒の本数カウントします！

金属加工メーカー様より、位置決め無しで７ｍの長さの棒の本数をカウントしたいといった要望です。 今回、未塗装の丸棒でしたが、以前検証報告した白く塗装した棒と同程度の正確さでした。ただ、大きさや角度が大きく異なるものは未学習のため不正確になります。 左の画像はアノテーションで右の画像はカウントするワークを検出して点で表示しています。 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屋外などのある程度の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。 DeepSkyではコンベア上のカウント対応の上位ソフトをご利用いただくことが出来ます。 様々な運用方法でカウントできる仕様になっています。 【使用したソフト】 Deepsky

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【AI画像検査事例】表示灯やメーターの読み取り

【AI画像検査事例】表示灯やメーターの読み取り

制御機器の表示灯やメーターの読み取りをします！

電子機器メーカーさまから様々な制御機器の表示灯やメーターの読み取りに関してのお問合せをいただきました。６種類の読み取り機能を設定しご報告することになりました。 左右の画像２種類は「メーター読み取り機能」を使用しております。そのほかの画像３枚については点灯している時の色を検出するか、検出しないかで合否判定を行っています。が、メーターの上部と下部で照明の当たり方にバラツキがあると思いますので、暗くなってしまう下部にはバー照明等で照射した方が、誤検出が少なくなると考えております。もう１ついただいていた画像についてもお送り頂いた画像でしたら読み取りは可能でした。また、多少のズレ補正は可能ですが、カメラの固定は必須となります。

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【AI画像検査事例】シュリンク包装品の破れ

【AI画像検査事例】シュリンク包装品の破れ

シュリンク包装品の破れの有り無しを検証！

食品メーカー様のシュリンク包装品の破れの有り無しを無料の簡易検証でご報告しました。 変形・段積み崩れ・フラップ糊付け等も引き続き検証して様々な不良検出をご提案したいと思っています。 簡易検証では人が目視ですぐに分かる程度の破れ：8割程度、製品の色が白等で人でも分かりにくい破れ：5割程度の正判定が可能でした。 今回は限られたサンプル品で検証しており、学習データが少なかったためこのような精度になったのではないかと思います。より多くのデータを学習させることで検出の精度は上がります。 【使用したソフト】 Deepsky

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【外観検査の知識】外観検査とは：自動化の注意点と最新AI

【外観検査の知識】外観検査とは：自動化の注意点と最新AI

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。

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【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

【外観検査の知識】カメラ：高画素か、低画素か(1)

「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。

「高画素は高性能」— 確かに、高画素になるにつれて細部まで鮮明に撮影できるようになります。しかしながら、単純に大は小を兼ねるというわけではなく、高画素カメラにも弊害があります。例えば、無駄に画素数が多いカメラを使うと画像処理に余計に時間がかかってしまいます。そのため「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」ということを考えてカメラの画素数を選定する必要があります。 下の例は30万画素から1400万画素まで、PCのマザーボードの一部を同じサイズまで引き伸ばしたときにどれくらいの鮮明度の違いが出るか実験をした結果です。 （図を参照） このように、広い視野の中の細かい部分を見ようとしたとき、高画素の性能が発揮されます。ただ、先程書いたように画像処理の時間が長くなるほか、この後の「高画素か、低画素か(2)」で紹介するように露光時間も長くする必要があります。「本当に高画素カメラを使わないと判定ができないのか？」という考え方はカメラを選定する上で重要な要素の一つです。

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【検査テクニック】調光とレンズの絞り

【検査テクニック】調光とレンズの絞り

調光とレンズの絞りについて

画像検査ソフトEasyInspectorをご利用いただいているお客様から「インバータ蛍光灯って調光できないの？」というご質問を頂きました。EasyInspectorをご利用のお客様には「室内蛍光灯やインバータ蛍光灯で問題のない検査であればあえて高価な照明を付ける必要はありません」と申し上げています。 LED照明の多くは照明部と電源部が別になっており、電源部のつまみで調光できるようになっているためこのようなご質問は自然なことと思いました。 実は、明るさの調整には様々な方法があります。 １）調光 ２）レンズのしぼり（産業用カメラの場合） ３）カメラの露光時間とゲイン設定 つまり、原理的には上の3つのうちのどれかが調節できれば明るさの調整ができるということになります。 では、何を使って調整するのが一番良いのでしょうか？ （図1）これはペットボトルのキャップの一部を撮影したものです。ピントはキャップの底に合わせてあります。左右とも同じ明るさですが、左の画像は右に比べてキャップの縁までピントが合っているのが分かるかと思います。これを「焦点深度が深い」ということがあります。

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【外観検査の知識】AIって何してるんでしょうね、というお話

【外観検査の知識】AIって何してるんでしょうね、というお話

「見つけたいモノ」があったら是非スカイロジックまでお問い合わせください！

お客様とお話をしているとどうもAI（ディープラーニング）が勝手にOKかNGか判定してくれると思われていると感じる時があります。これは微妙なニュアンスの違いであり、実際の会話の中でわざわざ訂正するほどのものではないのですが、今日はそのモヤモヤを晴らしたくてこの記事を書きます。 さて上でモヤモヤと書きましたが実際何が違うかと言うと、ソフト上で何をOKとして、何をNGとするか決めているのは実は人間だということです。 「じゃぁAIって何してるんだ……」となってしまうのですが、答えを言ってしまうと弊社のAIが行っていることは「教わったモノを見つける」、本質的にはこれだけです。この機能は一般的に「物体検出」と呼ばれます。 「物体検出」では文字通り画像の中から「物体」を「検出」します。

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【検査テクニック】コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える

【検査テクニック】コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える

DeepSky＋外部ソフトで作った「コンベア上を移動する製品を検査しつつ数を数える」仕組みを紹介します！

DeepSkyは検出した物体の座標を TCP/IP通信で上位システムに知らせる機能を持っているため、上位システムで物体の座標を追跡することにより様々な応用が可能になります。ここではコンベア上を流れる物体を検査しつつ、物体がカメラの中央を横切った時にカウントするソフトを紹介します。 下の図（図2）はコンベア、カメラ、ソフトの構成を示しています。カメラの画像をDeepSkyで処理して物体の種類と座標を検出し、その結果を上位のカウントソフトに渡しています。カウントソフトは物体を追跡し、画像の中央を横切った時にカウントアップしています。 ベルトコンベアを移動する製品のイメージです。上部のカメラで撮影し、NG品をチェックしつつ製品をカウントします。PLCなどと連動して規定数に近づいたときに速度を落としたり、ブザー鳴動させたりすることもできます。 カウントソフトでは物体の座標を追跡して物体をカウントします。このようにDeepSkyは上位のソフトと連携できるため様々な使い方をすることができます。カウントソフトのようなカスタムソフトは弊社でも製作可能です。

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【技術サポート】cazoeTellとwakeTellの違い

【技術サポート】cazoeTellとwakeTellの違い

「cazoeTell」と「wakeTell(旧名：cazoeTell2)」の違いを説明します

「cazoeTell2」は「wakeTell」に名前変更しました。 改名の理由は”2”という名前になっているのでcazoeTellの上位互換とお客様によく間違えられしまうためです。 cazoeTellは単一の物をカウントするのに特化しておりカウント性能が高いです。 wakeTellは複数の物を分類してカウントすることが出来ますがcazoeTellよりカウント性能が低いです。 ■比較表　（※関連リンク（ブログ）をご参照ください） ■ナットとワッシャーのカウント比較 cazoeTellとwakeTellでどちらも総数の「30」個は問題なくカウント出来ています。 ただ、cazoeTellではカウント対象が「30」個あるという結果のみで何が何個という結果を出すことは出来ません。 一方、wakeTellではナットが「15」個とワッシャーが「15」個と認識して結果を表示しています。 この為wakeTellでは工具の戻し忘れなどの用途でも使用可能です。

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【技術サポート】AI機能が追加された自動監視システム

【技術サポート】AI機能が追加された自動監視システム

AI機能（ディープラーニング）が追加されたEasyMonitoring2についてのご案内です！

2018年にリリースされたEasyMonitoringですが、画像処理ソフト「EasyInspector」のリニューアルに伴い、 新たにEasyMonitoring2として昨年秋にリリースしました。 約1年間、お客様にご案内をさせていただいている中で「いいね！」と言っていただけた機能や、新たにできるようになったことを紹介します。 AI機能が追加されたことで・・・ 今まで監視が難しかった環境の変化が大きい場所でも対象物を検知できるようになりました。 ・屋外でも安定した精度で検知 ・明るさの変化（事前に様々な時間帯、パターンの画像で学習させます） ・対象物が出現する位置がバラバラ、毎回異なる それぞれの対象物を識別して検出できるので「ドコで何を」検知したか判断できるようになりました。 ・特定のエリアで検知したらＯＫ、またはＮＧ ヒトの目に近い感覚で対象物を検知します。 ・個体差がある対象物を相対的に学習（動物、虫、農産物、異物など） ・ムラや荒れなどの色（ＲＧＢ）だけで判断できない箇所を検知

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【技術サポート】食品の検査でAIを試してみませんか

【技術サポート】食品の検査でAIを試してみませんか

材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品などの食品検査に活用できます！

これまでスカイロジックでは工業製品を中心に画像検査の案件を取り扱ってきました。 これは工業製品の「同じ物をたくさん作る」という性質と従来方式（ルールベース）の画像処理がマッチしていたからです。 逆に言えば工業製品でも良品の色・形が安定しないようなものはこれまでの方式では取り扱いが難しいというのが現状でした。 しかしAI（ディープラーニング）を活用した画像処理方式が登場したことにより、バラツキのある物も画像処理の対象に入るようになりました。 これはAIが「些細な変化を無視しながら、見つけたいものだけを検出する」ことが得意なためです。 さてここでタイトルに繋がるのですが「良品の色・形が安定しないもの」と言えば食品です。 材料不良、異物混入、員数不良、部材の欠品など…、対象が食品であっても工場で生産されているものは工業製品と同様の悩みを抱えているはずです。ただ従来の方式ではあまりにも処理の難易度が高く、諦められてきました。（そして私も諦めてきました。） AI、試してみませんか。

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【技術サポート】アニサキスをAIで発見

【技術サポート】アニサキスをAIで発見

スカイロジックでは食品の異物検知をするためのＡＩを既に開発しています

▼アニサキスを入手→撮影するまで 今回はお客様から何件かお問い合わせいただいた”アニサキス”をAIで見つける検証を弊社で行ってみました。そこで、まずは生きたアニサキスを入手するところから始まったのですが、思っていたよりも難しく… 市内のスーパーや魚屋さん何件も回ったり電話でお願いをさせていただきました。 年末のとっても忙しい時期に、いきなり知らない主婦から「ＡＩでアニサキスを見つける実験をしたいので生きているアニサキスをくれませんか（ざっくりまとめると）」と変なお願いをされたにもかかわらず、ご協力してくださったスーパーがいくつかあり、ご協力いただいた鮮魚コーナーの方々にはとても感謝しています。ありがとうございました。 ゆっくりと動くコンベア上でAIアニサキスの検査を行い、検出したらブザーを鳴らしてコンベアを停止させる運用を想定して装置を組み立てました。 アニサキスは特定の波長の紫外線に反応して光るため、紫外域のLED光源や特定の波長を通すフィルターを使用します。 画像処理では光学的な操作によってアニサキスを見つけやすい画像を撮影することも重要です。

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【外観検査の知識】物体認識の原理（CNN編）

【外観検査の知識】物体認識の原理（CNN編）

物体認識の原理について説明します！

最近、AIのソフト（EasyInspector2やDeepSky）をご使用頂いているお客様から「なんでこうなるの？」「こうなるはずでは？」「中身はどうなっているの？」というお話を頂くことが多くなっています。 このような時、担当者はどのように説明するべきか迷うようです。確かに、感覚的に分かりやすく説明しようとするといわゆる例え話（※）に終始してしまったり、細かく説明しようとすれば専門書の方が詳しいとなったりしてしまいます。私も「もう一歩踏み込んでAI画像処理の原理を知りたい」というお客様にちょうど良い説明資料が見つけられないでいました。 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください

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【検査テクニック】カメラ複数台接続時のPC選定について

【検査テクニック】カメラ複数台接続時のPC選定について

EasyInspector2のAI機能を使用したカメラ複数台接続時のPC選定についてご紹介します！

お客様より複数台接続する際にPCのスペックをご質問頂く事があります。 今回はEasyInspector2（以下：EI2）のAI機能を使用したカメラ複数台接続時の挙動をご紹介させて頂ければと思います。PC選定時の参考になればと思います。また、複数台接続による検査時間の増加目安としてもご参考になれば幸いです。 マルチコントローラ（以下：EIMC）を使用し6台のEI2を起動・検査しました。 ■PC ■ハードウェア構成 ■ソフトウェア構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

【外観検査の知識】 ディープラーニングにおける解像度の考え方

ディープラーニングにおける解像度に対する考え方についてご紹介します！

「検出力を向上するために高解像度のカメラを使いたい」というお声をよくいただきます。ルールベースの画像処理の場合高解像度の画像を使用すると分解能が良くなり検出力が向上する傾向にありますが、ディープラーニングではその限りではない場合があります。ディープラーニングにおける解像度に対する考え方について、大雑把ではありますが下記に簡単に解説致します。 （図1）の(1)～(3)のような画像があるとします。 (1)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積4 (2)全体の面積20×20、灰色の四角形の面積16 (3)全体の面積10×10、灰色の四角形の面積16 (2)の灰色の四角形の面積は(1)に比べて4倍大きいですが、全体の面積に対する灰色の四角形の比率で見れば(1)：4/100、(2)：16/400であり、どちらも4％分しかありません。 ディープラーニングにおいて、「灰色の四角形の検出しやすさ」という意味では、(1)と(2)はほとんど同じです。

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【外観検査の知識】学習と検査速度のGPUによる違い

【外観検査の知識】学習と検査速度のGPUによる違い

学習と検査速度のGPUによる違いを検証します！

今回はタイトルの通り「学習と検査速度のGPUによる違い」を検証出来ればと思います。 2種類のGPUと16・8GBのRAMによる学習・検査時間の違いを比較します。 ■条件 ■確認構成 ■結果 ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。

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【外観検査の知識】AIには適切な教師画像と正しいアノテーションを

【外観検査の知識】AIには適切な教師画像と正しいアノテーションを

「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。

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農業などの他業種での監視も！『EasyMonitoring2』

農業などの他業種での監視も！『EasyMonitoring2』

AI自動メーター監視システムが人や動物などの監視、様々な監視対象物や場所、状況下に対応します！

今までは工場内設備や製造現場での活用が主でしたが、AI機能で人や動物が感知できるようになり、農業などのさまざまな業種でも活用することが可能になりました。確認による時間と手間の削減に貢献します。 ■ハウスの制御盤管理 目視の巡回確認をカメラと画像処理で自動化します。 ■鳥獣被害対策 人や自動車は無視し、鳥獣のみを検出します。 ▼電源のない地域での画像収集が可能 電源のない山林や農地でもソーラーバッテリーによる電源供給と携帯電話回線による画像収集が可能です。イノシシやシカによる食害、不法投棄などに対し、リアルタイムで通知を行うことができます。 【機能・監視対象例】 アナログメーター読み取り 流量計、フロートメーター等の読み取り デジタル表示(7セグメント)数値読み取り ランプの点灯状態（制御盤など） ドットマトリックス数値読み取り 集中管理用PCモニターの数値、表示読み取り 縦回転電力メーターの読取、難読文字の読取 人の不在と禁止区域立入監視 虫の混入・動物の侵入 液体の状態

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【物流・建設分野にもAIを】デジタル化により作業量を大幅に削減

【物流・建設分野にもAIを】デジタル化により作業量を大幅に削減

画像処理による箱のサイズ測定、建設現場におけるメーター監視、スマホとQRコードを使用した資材管理などを行います。

物流の分野では箱の重量やサイズを測定したり、搬入した資材の場所を記録・共有したりする場面があります。建設では資材が到着しているか、敷地のどの場所に何の資材があるかを共有したり、鉄筋やパイプの数を数えたりする必要があります。今後ニーズがさらに高まっていく物流や建設の分野で、少ない人員でより安全・効率的に作業を行うことは喫緊の課題となっています。 ▼ＡＩとＱＲコードで作業をデジタル化 スカイロジックではスマホとＡＩで撮影された物体の個数、本数を一瞬で計数する「cazoeTell（カゾエテル）」、部品・物体を区別して計数する「wakeTell（ワケテル）」、スマホとQRコードで資材の場所を共有する「QRものドコ」、ネットワークカメラとQRコードで資材の場所を特定する「QR工程管理」、箱のＷＤＨサイズと重量を瞬時に計測する「BoxMetrix」、建設現場のメーターを監視する「EMCloud」など、物流、建設における効率化のための様々な製品を開発しています。 ※ 「QRコード」は株式会社デンソーウェーブの登録商標です。

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【AI画像検査事例】印字の欠け検証

【AI画像検査事例】印字の欠け検証

AI画像検査ソフトで印字のカケを検証します！

ラベルやPOP制作の会社からお問い合わせがあり印字のカケを検証します。 先ず、ご来社いただいて弊社の検査ソフトの説明をさせていただいて簡易検証の流れになりました。 弊社では直接のご来社ではなくてもWEB会議なども対応しております。 ワークの台紙が浮いてしまい、検査に影響してしまうのを抑えるために、透明のガラス板で上から押 さえつけて撮影をしました。 浮きがあるまま撮影をすると、多くの部分でマスターとの差異を検出してしまいました。 印字の中の「コンマ」を黒くカバーして消失させ、出現させたときにEasyInspectorの「マスターとの比較」機能を利用して検証しました。 結果、コンマの検出ができました。 検出したときの値が 10 ピクセル未満と非常に小さな値ですので、その欠けを検出させたい 場合は、欠け以外にもなるべくサンプル品を置くときの位置や（なるべくズレないように）、 照明の変化の影響によるマスターとの差異を検出しないように注意する必要がありました。

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【AI画像検査事例】液体の状態検査

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液体の状態（汚水の処理が十分にされているか）をAI画像検査で検出します！

汚水の処理について産業機械メーカー様よりの相談いただきました。十分に処理が完了しているかどうかを検査します。 当社スカイロジックではAI、IoTなどの最新技術を研究し、お客様が使いやすい製品群に転換しています。例えばAI分野ではディープラーニングによる柔軟な認識が可能なDeepSky、IoT分野では数十台のネットワークカメラからの画像を処理するEasyMonitoringをラインナップしています。 EasyInspectorの「傷ブツ検査」機能を使用することにより１カ所、画像全体の処理状況を検出しています。EasyInspectorで検査する場合は撮像環境を安定させる必要があります。今回検出することは出来ましたが、運用としてはAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトをお勧めしています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310（旧EasyInspector） 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】 『EasyMonitoring2』で検査できます。

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【AI画像検査事例】装置パネルの読み取り

【AI画像検査事例】装置パネルの読み取り

装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを検出

装置前面についているパネルの読み取りを簡易検証するご依頼です。 容器メーカー様からメールでお問い合わせがありました。装置に取り付けられているパネルの中に表示されている７カ所の検索項目、文字の読み取りと点灯の有り無しを確認するための画像を送付いただきました。 こういった装置パネルの読み取りはどの業界にも共通した事例と言えます。 様々な場所で弊社の検査ソフトはお役に立ちます。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR　Pro」機能を使用することにより5カ所の項目の表示を読み取り検証しました。左画像では1 文字ずつ認識でき、25 と読み取れました。右の画像では字間が狭く、個別に文字を認識できないため今の表示のままでは読み取りは難しいです。点灯の判定の方法は色々ありますが、ここでは灰色の検出量が基準値以上であれば合格、基準値に満たなければ不合格となるよう設定しました。

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【AI画像検査事例】部品のセルのカウント

【AI画像検査事例】部品のセルのカウント

画像内の部品のセルのカウント検出をします！

部品メーカー様からの検証依頼です。当社では製造業の盛んな静岡県浜松市にて様々な産業用機械、制御機器メーカーがお客様にいらっしゃいます。 1000例以上の提供、サポートしてきた実績もあり、売り切りで組み込みやすい検査ソフトを開発しておりリピートに繋がっていると思っています。 【検査設定と検査結果】 左画像のセルのカウント検出はEasyInspector（従来型ルールベース方式）でセルをカウントした結果です。大きさを一定にした検査枠内から、同じ色の塊がどのくらい検出できるかで比較しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector（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】加熱収縮済みの透明フィルムの計測

【AI画像検査事例】加熱収縮済みの透明フィルムの計測

AI画像検査で加熱収縮済みの透明フィルムの計測を行います！

加熱収縮済みの透明フィルムの計測でマジックの赤枠部を計測したいといった要望がありました。 今回、簡易検証する化成品やプラスチック加工のメーカー様は以前からお問合せをいただいているリピートのお客様です。 【検査設定と検査結果】 画像例（図2）では向かい合うそれぞれの枠から枠までの長さを測定しています。 枠は 999 個まで増やせるので上下左右で任意の箇所を測定して平均値を出すようにすれば 4 カ所だけ測定するよりも精度が上がるのではないかと思います。測定値の大元はピクセル数で算出され、これに 1 ピクセルが何ミリかという係数を掛けて 実際の寸法に変換ができます。

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【AI画像検査事例】ラベル取説の見逃し検査

【AI画像検査事例】ラベル取説の見逃し検査

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。

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