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AI画像検査ソフトで自動車部品の金属部分の傷の有無について検査します！
今回は自動車部品メーカー様からのご連絡で、自動車部品の金属部分の傷の有無について、いただいた画像での無料評価依頼がありました。バルブ（自動車用電球）の写真と不具合項目の資料を送付いただきました。 【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で、複数の傷を感度よく1秒未満で判定することができました。傷のどこまでが良品であるかはしきい値の設定にてお客様に調整いただくことができます。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査個所数：1ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます
AI画像検査ソフトで金属部品に挟まっている異物を検出します！
金属部品の検査は光の反射で検出が難しい場合が多くあります。 今回も白い異物が製品に挟まっている状況が不良となり、ハレーションと白い異物を間違いなく判定できるかがポイントとなる検証でした。 【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、金属部品に挟まっている異物を検出することができました。この評価は製品の反射が個々によって異なるため非検知エリアの追加と消去を設定し照明も工夫をしました。これによりハレーションと見た目の似通った白色の異物を0.22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：EasyInspector310 視野範囲：10 x 15mm 検査対象の最小サイズ：記録なし 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：25mm レンズと製品との距離：300mm 照明：細径リング照明
AI画像検査ソフトで樹脂成型部品の変色部を検出します！
自動車部品などの樹脂成型部品はキズなどの変色があっても見た目がほぼ同じため類似の不良品を出荷するという事故が発生していました。様々な業界で、より高品質を求められる時代、目視検査では検出が難しい不良も自動化で安定した出荷をお勧めします。 【検査設定と検査結果】 照明を適切な角度より当てる事により変色部を検出し判定させる事ができました。今回は NG サンプル品 4 個、角度を変えて撮像し計 12 枚のアノテーション画像にて 設定しました。 環境で検出が可能なのは上記画像の曲面部のみとなります。 その他の面の検査を行う際は照明の当て方やカメラ位置を変更して撮像をする必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky学習版 視野範囲：約447 x 355mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：1ヶ所画面全体 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400mm 照明：直線蛍光灯 照明と検査品の距離：約200ｍｍ上部
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。
樹脂成型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仕様違いにより部品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。 いままでの画像検査では今回のお問合せような黒色のワークに黒色のクリップの有り無しは画像検査では難しいとされてきました。 【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。 左画像は黒色のクリップの実装を検出しています。右画像は黒色のクリップが取り付けられていない事を正しく判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版 検査個所数：6ヶ所
13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品（異品）判定します！
工具製造メーカーでも弊社の画像検査ソフトをご使用いただいています。 電気、ガス、水道、通信、鉄道、防衛 様々なライフラインを支える専用の工具、多岐にわたり人々の生活を支える製品、それをまた下支えする工具を製造する、その工程で弊社の検査ソフトをお役立ていただいています。 【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13カ所の穴の有無や位置の違い、刻印の有無を検出し、見た目の似通った類似品（異品）を0.53秒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：EasyInspector710 視野範囲：約610 x 410mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：13ヶ所 カメラ解像度：300万画素 レンズ焦点距離：6mm レンズと製品との距離：780mm 照明：直線蛍光灯 照明から検査品までの距離：約400ｍｍ 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
6カ所のボタンの位置違いや印字のズレを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を判定します！
キーボードの類似したボタンを挿入する工程で事故が発生していました。生産ラインシステムメーカー様からの依頼で大きな業務改革のための案件です。写真をメール送付いただいて判定テストを行いました。 【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6カ所のボタンの位置違いや印字のズレを検出し、「U」と「V」のような見た目の似通った類似品（異品）を3秒未満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：EasyInspector310 検査個所数：6ヶ所 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。
プラスチック成型品の異物やショートショットを検出します！
プラスチック射出成型機で成形された製品の、異物やショートショットによる不良品を出荷することがありました。 【検査設定と検査結果】 ドーナッツ型のプラスチック成型品4つを視野範囲に収めました。EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、黒色の対象物の中に白色の傷ブツを発見したら、不合格とする設定にしました。背景が白色でしたが、非検知ピクセル設定にてマスクをかけることにより、対象物の中からのみ白色の傷ブツを検出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：55mm x 73mm 検査対象の最小サイズ：1mm 検査個所数：4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500mm 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
プラスチック部品のシボ面のバリを検出します！
自動車部品メーカーのプラスチック部品のシボ面を検査する際に、バリが出ることがよくあります。しかし、シボ面と0.5mm以下のバリは見分けが困難なため不良品を出荷することがありました。なんとか、小さい誤差を検出するべく、画像処理ソフトを導入することを考えました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「寸法角度検査」の機能とバックライト照明を使用しました。バックライト照明を使用することにより、対象物の輪郭をはっきりと写し出すことができました。そして、「寸法角度検査」を使用して、明るいところから暗いところの境目を検出する設定にします。正常な部分の数値より大きい場合に不合格判定を出し、0.5mmのバリを検出するができました。
ブッシングの表裏と高低差のあるブッシングを同時検査します！
商社様からのご依頼でブッシュ挿入口の検証です。ブッシングの表裏と高低差のあるブッシングを同時検査可能か、これらを同時に検査できるかのお問い合わせです。 【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2カ所のブッシャーの挿入の有無とブッシング逆挿入について0.25秒で検査結果を表示することができました。検査品は反対側にもう一カ所同じものが設置されることを想定して画面半分の位置になるよう設定しました。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：1000 x 1500mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：2ヶ所 カメラ解像度：300万画素 レンズ焦点距離：12mm レンズと製品との距離：750ｍｍ 照明：室内灯 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。
樹脂製品の部品等の取付、有無、位置の検査を行います！
EasyInpectorでは、樹脂製品の部品有無検査や位置検査も得意分野で多数の事例があります。 組付けの欠陥うっかりミスを防ぎます。 【検査設定と検査結果】 組付けの有無、組付け位置などを期待どおり検出することができました。 １台のモニターに表面と裏面、両方の検査結果を表示し 11か所の検査枠で表面0.76秒、おなじく11か所の検査枠の裏面0.60秒を同時に判定確認できるようにご提案しています。 運用の方法についても数多い事例がありますのでご相談ください。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector310 視野範囲：4000 x 3000mm 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：22ヶ所 カメラ解像度：上部130万画素 下部130万画素ＷＥＢカメラ レンズ焦点距離：上部8mm 下部なし レンズと製品との距離：上部650mm 下部300ｍｍ 照明：上下共に蛍光灯（長さ約500mm）を400ｍｍ離しました。
透明なプラスチック製品のフィルター実装が正しいかどうかの判定します。
画像OK１枚 NG１枚メール送付いただいて無料評価しました。 【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カ所フィルターの有無を0.31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：EasyInspector310 検査箇所数：１ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
円形プラスチック製品の寸法の検査を行います！
寸法は様々な精密な製品で重要な課題であります。弊社EasyInspectorでは寸法変換値の入力ができ 拡大撮影した良品画像をマスターに登録し実際の寸法を入力すると設定した範囲外のものを簡単に不良品と判定できるようになります。 【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で、一番外側の大きい円の検査を「左右幅-手前点 円が白」「右-奥点・左-奥点 既に測定した寸法・角度の差を計算判定する設定」「左右幅-手前点 円が黒」３種類の測定方法を設定し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：EasyInspector310 視野範囲：200 x 210mm 検査対象の最小サイズ：15mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：1000万画素 レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：600mm 照明：細径リング照明（室内灯は消灯）
AI画像検査ソフトでメーターの文字を読み取りします！
お問い合わせいただいた道路管理業者では弊社ホームぺージからダウンロードできるEasyInspectorの60日お試しサービスをご利用頂いています。設定方法、検出方法のお問合せがありました。 【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1カ所を0.25秒で判定することができました。頂いた画像を処理したところ一応全て読めたのですが、 一部設定を駆使して無理やり読んでいる部分があります。いただいた画像の１枚にあるように下一桁のように数字が全部写っていない場合は読み取りが安定しないです。安定して読み取りを行うためにはもう少し大きく数字を写してあげる必要がありそうです。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector 現行『EasyInspector2』RD(ReaDing)パッケージ【OCR（文字認識）】【機械学習OCR】で検査できます
AI画像検査ソフトで製品の寸法を検出し、判定します！
様々な産業や製品を取り扱っているメーカーさまからの寸法確認の検査の依頼がありました。「実現性検証」の中間報告です。 当社では製造現場における「費用対効果」のための様々な製品とサービスを提供しています。是非、御社の課題・テーマをお聞かせください。 【検査設定と検査結果】 サンプル品を写して寸法を測定してみました。同じものを10回測定したログをご報告しています。同じものを繰り返し検査した場合の誤差は約0.0013mm でした。測定箇所に関してですが現状では置かれた状態に対して枠がかかっている箇所を素直に計測する形となります。画像上から長い・短い、厚い・薄い場所に当たりをつけることはできず、何度か刻みで画像を回転させながら1周分を測ってその値の中から最大値・最小値を採用する形であれば可能ですが、別ソフトの開発が必要となります。右の画像は拡大画像になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector
重ね合わせ機能を使いプラスチック加工品の検査を行います。
プラスチック加工品についてのメーカーからお問合せがありました。 サンプル品をお送り頂ける場合は弊社にて検査可否の検証を行わせて頂きます。その後デモ機にて御社でご検証頂き、検査可否の判断をして頂く流れとなります。サンプル品をお送り頂けるようでしたら、評価依頼書をお送り致しますのでご検討をお願いしています。 【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出できる検査では位置固定が必須となります。そのためライブ、または検査結果との重ね合わせ機能を使うことでズレが分かりやすくなり、正しい位置にワークを設置しやすくなります。右の画像はマスター画像とライブ画像を重ね合わせながら検査する設定です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 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
フレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷を検出します！
自動車部品などのFA機械システムのメーカーさまはホームページからお問合せでした、内容はフレア継手のテーパ状になっている、斜め部分の傷の検証ということでした。サンプルを送付いただき簡易検証でのご報告をしました。 【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1カ所のフレア継ぎ手の検出はできました。リング照明を使用することでフレア継ぎ手の傷は検 出可能でした。左画像では傷を 1 つだけ検出し、0.34秒で不合格と判定しています。径や長さの違い毎に設定を調整する必要があります。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：約52 x 41mm 検査対象の最小サイズ：1mm 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：25ｍｍ レンズと製品との距離：約215ｍｍ 照明：リング照明 照明と検査品の距離：50ｍｍ上部 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。
AI画像検査ソフトでメーターの読み取りをします！
様々なデータ解析で社会貢献されているメーカーではメーターの読み取りにも弊社7の検査機器をご活用いただいています。分電盤に設置された７セグ表示の読み取りに関する案件です。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「メーター読み取り」機能を使用することにより2カ所の分電盤に表示されている数字の読み取りは可能でした。拡大して写っている方の画像であれば読み取り自体は可能でした。全体を写した画像の方は読み取るには画質不足です。読み取れた画像の方でも色味的にはギリギリで、明るさを少し調整すればもっと安定した読み取りができると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』CP(制御盤･ControlPanel)パッケージ【デジタル7セグ表示読取】で検査できます。
AI画像検査ソフトでシール部からの水漏れを検出し、判定します！
グループ会社の省エネ新エネ支援部署を担っている会社ではポンプのメカニカルシール部からの水漏れにお困りで、弊社ホームページよりご相談がありました。 ホームページには「EasyInspector」「EasyMonitoring」「DeepSky」の画像検査ソフトのお試しがあります、実際にお試しいただいてお困り事の解決につなげてください。 【検査設定と検査結果】 頂きました画像を弊社画像検査ソフトに取り込みまして検査を行いました。画像のように黒い背景の中で水滴部分が白く光っている状態であれば検出はされ易いかと思います。ただ、周りの環境が明るく場所の際に水滴部分が透明になってしまいますと透過部分の検出が難しくなる場合も考えられます。EasyInspectorの「指定色の有無検査」機能を使用し、水滴の光っている部分を検出、判定させています。「EasyMonitoring」での運用も可能と思われます、こちらのソフトではお手持ちのスマホにメールにて通知（画像付き）をさせる事も可能となります。
AI画像検査ソフトで人が記入したチェックシートの確認を行います！
「作業者による目視確認のため、どうしても見落としがある」のは工場の生産工程以外でも起こりうる事柄です。 産業機械メーカー様からの問い合わせですが、人が記入したチェックシートの確認はどの業界にも通じる事例と言えます。 【検査設定と検査結果】 送付頂きましたチェックシートのデータを印刷してテストしました。 紙上のチェック有無等の検証をさせて頂きました。EasyInspectorの「OCR Pro」機能を使用することにより5カ所の穴文字や記号の読み取りが0.62秒で可能でした。 簡易検証後、社内デモンストレーションを承ります、その他にもホームページ上におけるWEB動画のデモンストレーション、60日間お試しソフトのダウンロード、検査品の無料評価サービスなど、お客様が簡単に検査システムを導入できるようにするための情報とサポートを充実してご連絡お待ちしております。 上記サービスを是非ご利用いただき、ご要望やご不明な点がありましたらいつでもお問い合せからご連絡頂けますと幸いです。
金箱に電池を12個か24個を収納したあとに、電池の向きに間違いがないかの検査です。
「蓋上に白色の＋マークがあるため、それの位置によって向きに間違いがないかを判別したい」とのお問合せを蓄電池メーカー様よりいただきました。手でタブレット・カメラを持ちながら写真を撮影する感覚の要望もありました。 【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部品の向きを判定できました。簡易検証のご報告しました。検査枠を複数個所（今回は６か所：内 2 か所 NG 個所）に設置をしました。指定色として「白色」を設定し検査枠内に指定色がどの程度検出されるかで 検査判定を行います。EasyInspectorを使用する場合カメラの固定は必須になります。タブレットでの撮影も可能ですが、固定する必要があります。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector710 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで紙管の判定を行います
サンプル画像を送付いただいた無料の簡易検証です。 以前よりお取引のある産業用制御機器メーカー様からです。 画像検査では撮像環境はとても大事なポイントになります。今回も撮影画像によって精度が変わってくる検査でした。 【検査設定と検査結果】 頂いた画像のままでは良い結果を得られなかったので、判定対象部分のみを切り出し検証 を行いました。その結果、今回検証した画像の場合では紙管の判定に対して視野を適切に設定できれば判定が可能でした。 OK 画像の枚数が少なかったため、左右反転した画像を作成して検証に使用しました。 OK 画像 10 枚と NG 画像 10 枚の合計 20 枚を使用して学習を行いました。 判定の検証には学習に使用していない OK 画像を 2 枚、NG 画像を 2 枚、合計 4 枚使用し ました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
トレイに入った食品のはみ出し具合を検査し判定いたします。
食品メーカーよりトレイに入った食品のはみ出し具合についての簡易検査をルールベース式の「EasyInspector」で検査しご報告したましたが、青地に白模様のトレイのはみ出し検出は難しかったため、AI（ディープラーニング）用いた「DeepSky」で再検証することになりました。 当社ホームページには検査ソフトのWEB無料お試しを公開しております。AI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトを実際に体感いただく事もできます。 【検査設定と検査結果】 お預かり中のサンプル品で数パターンの不良状態を作成し、その画像を学習させることで 具材のはみだしを検出することは可能でした。 ただし、今回のケースでは具材や不良状態に様々なパターンが想定されるため、十分な検出 結果を得るためには多くの教師データが必要となります。 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。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトでイチゴの収穫時期の判別します！
産業設備のメーカー様からのご依頼でイチゴの収穫時期の判別を簡易評価します。サンプル画像 58 枚を使用し、検査しました。 （OK と判別されているイチゴ 34 枚・NG と判別されているイチゴ 24 枚） 【検査設定と検査結果】 結果、「収穫可能なイチゴ」は全て正しく検出可能でした。 教師画像 正判定 100％（20/20枚）誤判定 0％（0/20枚） 未学習画像 94％（32/38枚） 6％（2/38枚） 合計 96%（56/58枚） 4％（2/58枚） しかし、NGとされているイチゴの中でも、人の目で見たときにもOKに近いようなイチゴが２つ、収穫可能と誤判定されてしまいました。 (1)まだピンクっぽい色のため収穫 NG…NG1（ピンク） (2)まだ白かったり緑色のため収穫 NG…NG2（白 or 緑） (3)収穫しても良いイチゴ…収穫OK 三種類のラベルを作成し、学習を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。画像はアノテーションです。
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
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。
プレスフェルト部品のクリップの取り付け位置が合っているか検査します！
自動車部品などのプレスフェルト部品は仕様違いにより穴の有無が変わったり、 部品の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。 今回はクリップの取り付け位置が合っているかを検証します。 【検査設定と検査結果】 全体視野で2種類のクリップを見分けることができました。 全体視野だとファスナーのタッカーの有無やラベルの文字を判別するのは厳しそうだったので、現実的にはひとつのワークに対してカメラ2台使用するくらいがちょうどいいラインと提案しました。 ひとまず正しい種類のクリップが正しい位置にあるかどうかを検査するようなイメージを設定したものが画像です。外側の枠が取り付け位置の合否、内側の枠が部品が正しいかを判定しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
AI画像検査ソフトで接着剤の塗布切れを検査します！
スピーカーなどの音響システムメーカーさまからの評価依頼です。 お問合せ以前はライン作業員が目視で1日10,000台もの検査でした、黒い樹脂に黒っぽい接着剤のため目視・カメラ共に非常に見えにくい特性のあるワークのためお困りでした。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorで検査することが困難だったのでDeepSkyというディープラーニングを活用した製品を使用しました。ひとまず今ある画像で学習を行ってみたところ検出は可能でしたが、データ数も少なく、写りも非常に検査し難いもののため、精度の面でより詳細な検証が必要と思います。ただ検出自体は一応できましたので、その様子が分かる資料として上部の画像を報告しています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
検出がよりよくできるようにアノテーションの方法やより検査精度が上がる教師画像の撮像などサポートも承ります。
以前よりお付き合いのある製薬会社さまより、DeepSkyの検出方法のご相談の連絡です。 【検査設定と検査結果】 画像 B は 4 分割した内の 1 枚です。解像度も単純に 4 分の 1 です。 この時全視野に対する不良箇所の面積を１と仮定すると、画像 B の全視野に対す る不良箇所の面積は 4 となります。 単純に「見つけたい物」が画像全体に対して大きく写っているため画像 B の方が解像度は 低いのに検出がしやすいという状態になります。 これがディープラーニングにおいて解像度そのものの重要性が低い理由です。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky
