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「毛髪」「プラスチック片」「ビニール片」「虫」の混入を想定した検証を試みました。
食品業界では以前から異物の混入は大きな課題です。 今回は 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。 左上の画像はアノテーションと呼ばれ検出させたい箇所（異物）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。 画像では「毛髪」「ビニール」「虫」を検出しています。しかし米飯の上のゴマに混ざった虫については判定ができませんでした。ゴマと虫の違いを明確に撮像する必要があります。 使用したソフト 使用ソフト：DeepSky
筒形フィルターの異物（繊維・ほこり・毛髪・粉塵）を検出します。
工員による目視検査では検査員によって「良品」「不良品」の判断基準にバラつきがあることも多く程度によって判断を迷うようなものであればあるほど検査結果がバラバラになる傾向があります。 画像検査システムで安定的で生産効率の良い検査をご検討ください。 左の画像はカメラとレンズ、照明の環境です。右の画像は「アノテーション」と呼ばれる、検出を行う部分を枠で囲む作業です。 枠で囲まれた部分を「学習」させることにより検査画像中から検出対象を検出できました。検査品を回転台の上に置き、回しつつ検出の検証を行い 検証時の想定では 1 本あたり 60 秒程で検査を行うよう想定しました。粉塵については目視で不良を確認することができなかったため設定や検出ができませんでした。不良部分撮影できない場合は検査は難しくなります。撮影には工夫が必要です。
AI画像検査ソフトでチャーハンの具材（玉子）を検出し判定します！
冷凍食品メーカーからサンプル品が届きました。 食品などは形状が安定しないため検査することは難しいとされてきました。 様々な形状の部品や不良に対して強みを発揮できるAI（ディープラーニング）検査ソフトDeepSkyは設定も簡単です。「DeepSky学習サービス」をお試しください。 【検査設定と検査結果】 常温のチャーハンに対して具材（たまご）の有無を判別することができました。 たまごを完璧に取り除いた画像を作ることができなかったため、多少の誤検出はあります が、たまごがある状態と無い状態では検出する数量に明確な差がありました。 今回の検証では多少の誤検出があることを前提として、見つけた量が少なければ NG、多け れば OK という方式で OK/NG を判定しています。
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
納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。
穀物乾燥機メーカーさまは弊社のHPよりAI（ディープラーニング）を使用した検査ソフトDeepSkyのWEBお試しを体験されていましたが良い検査結果が得られず、パラメーターの生成方法についてご案内しました。 ディープラーニングの検査に慣れている担当者さまはスムーズに検査ができますが、初めて使用される場合には思い通りの結果が得られないことがあるのは当然です、もし、納得できない結果や設定方法に疑問などがありましたらお気軽にお問合せください。 【検査設定と検査結果】 検出したい対象箇所を枠で囲み、種類ごとにラベルを付与し設定しました。今回は数字の1～4と数字がないもの５種類７枚の教師データを使用しています。全ての画像で正しく対象を識別できました。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：2ヶ所 画面の中２ヶ所の数字を認識する
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。
様々な検査をAI画像検査ソフトで行います！
FA制御機器メーカーさまから様々な検査で導入をご検討いただいています。 「接着剤の有無」「嵌合爪はまり状態」「サーミスタ接着剤塗布確認」「リング部品有無」「表示銘板」「サーミスタ曲がり」「ネジの有無」「はんだ過多/過少」「リード線有無」「はんだ上がり」「熱溶着出来栄え」の検査を自動化したいとご相談がありました。 【検査設定と検査結果】 全ての検査項目で検査はおそらく可能でした。最初の検証のご報告は合否判定のみの簡易評価となります。 ディープラーニングによる画像処理の基本的な考え方は「覚えさせたものを見つける」ということになります。 例えば「サーミスタ接着剤塗布確認」を行う場合は良品（左）と不良品（右）の状態をそれ ぞれ指定し、学習を行うことで接着剤有無の区別ができるようになります。 導入ご検討の際は機器貸し出しサービス等をご利用頂き、実際に検査が可能なことを必ずお客様側でもご確認いただきます。
AI画像検査ソフトで水槽の金魚をカウントします！
社会的企業や社会起業家social entrepreneur（ソーシャルアントプレナー）は昨今、様々な場所で活躍されています。業事としてＣＳRを運営されているメーカーからのお問合せがありました。今回は水槽の金魚をカウントする評価です。 【検査設定と検査結果】 左の画像がアノテーションという見つけたいものを囲う作業です。右の画像が緑色の検出枠で金魚をカウントしています。 お送り頂いた動画を切り取ってDeepSkyというAIを搭載したソフトで検証してみました。検証した結果、金魚の検出はできそうでした。ただ、ホースの裏に隠れてしまった時や2匹が重なっている時は検出できておりません。
AI画像検査ソフトで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を行います！
魚介や果実などの食品は大まかな形はにていますが、画像検査としては形が安定せず、大きさや熟成具合で色やふくらみが変わってくるため難しいとされてきました。 弊社検査ソフトDeepSkyはこういった形が少しづつ違うワークの検査を得意としています。 今回は食品工場などで活躍する自動化ロボットを制作するメーカー様からのお問合せで貝の牡蠣の剥き身の不良判定を評価しました。牡蠣の出荷時期ではないためいただいた画像での検査です。 【検査設定と検査結果】 お送りいただいたサンプル画像を 弊社で検証いたところ卵と黒点の検出は可能でした。 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。弊社ソフトでは色のみで検出しているのではなく、テクスチャー（表面の質感）もプラスした判断ができます。 それに加え、位置固定の必要がなく、たとえコンベア上で複数の牡蠣が様々な位置や向きで 流れた場合でも判定が可能です。
「キルト生地」「花柄」「単色」３種類の生地の「変色」「糸びき」「穴」の検出を無料評価しました。
HDD を送付いただいてサンプル画像でのテスト判定です。 【検査設定と検査結果】 左の画像はアノテーション、右の画像は検出枠を表しています。 DeepSkyの検査機能を使用することにより布生地の「変色」「糸びき」「穴」の不良判定が可能でした。いただいた画像の撮影環境が全体的に暗い印象で結果としては、おおむね正しく判定出来ましたが、花柄は２枚の誤判定がありました。照明環境などで鮮明に撮像できれば、より精度が高い判定ができるようになります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 検査個所数：画面全体（変色 糸びき 穴）
フレキシブ ホースに穴がないかを検査します！
金属製品や樹脂製品などの継手を手掛けるメーカー様では現在、水中の気泡で穴がないか検査しているとのこと、気泡の量や大きさ、泡の連なりなど見え方が様々で水中の浮遊物も気泡そっくりに撮影され、誤判定が多いことから、現行の画像検査ソフトからの切り替えのための問い合わせです。 送付いただいた画像「大・中・小・極小」の４種類を無料評価しました。 【検査設定と検査結果】 水面に浮かんだ気泡の有無を検査する方法で良好に判定ができました。 左の画像は覚えさせるための教師画像のアノテーションです。右の画像は検出枠の表示画像です。水中の気泡の上昇スピードはとても速く0.3秒おきのコマ撮り撮影では撮影+検査がもれてしまう恐れがありました。 DeepSkyでは連続撮影の設定をすることができます、コンベアや作業中の位置固定のない検査も可能ですがパソコンのスペックによりだいたい0.2秒から0.3秒に１回の静止画のコマ撮り撮影になります。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky（学習版） 検査個所数：画面上部（水面全体）1ヶ所
AI画像検査ソフトでトレイ５種類を見分ける検査を行います。
製造や出荷時に専用トレイを用いマス目一つずつにワークを置くことは様々な場面でよく見かけます。トレイの中で動くワークなどは位置決めが難しいところがありますがそのような検査にも弊社の検査ソフトDeepSkがお役に立ちます。 送付いただいた画像での検証で、トレイ５種類を見分ける検査をAI使用したDeepSkyで設定しました。277 枚の画像のうち70枚（各 14 枚×５種類）を教師画像として学習させました。 【検査設定と検査結果】 教師画像70枚と未学習画像207枚の計277枚を検査しました。右画像の赤枠部分にどのトレイがいくつ検出しているか表示されています。 こちらの設定ではトレイ1を1つ検出したら “合格” と設定してあります。 結果は、未学習の4枚を誤検出、残りの273枚は検出することができました。誤検出した画像を追学習することによって検査精度はより高まります。追学習できることはAIを使用した検査ソフトの強みです。 検出が可能であるかの最初の評価ご報告は簡易的な内容とさせていただいています。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky学習版
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
フィルム製造時に発生する様々な不良を見分けます。今回は７つの不良と良品のラベルを作成し、設定しました。
高品質なフィルムを制作されているメーカー様からサンプル画像100枚を送付いただいて検証しました。 DeepSkyの無料評価ではワークのいろいろな形状の不良の写真を送付いただく必要があります。 【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様々な形の不良の有無を検出し、1回につき0.28秒の検査タクトで見分けるができました。左画像は設定、右画像は見つけ出したい部分を囲い、覚えさせるためのラベル分けです。 ・NG のどれかを検出したら不合格・OK のみを検出、または何も検出しなかった場合は合格といった設定を作成しました。 OKとNGをソフトに学習させることでお客様のご要望に沿う検査が行えるようになりました。弊社ホームページにはDeepSkyのお試しサービスがあります。ご活用ください。 【使用したソフト】 使用ソフト：DeepSky 学習版
自動車製品の内部部品の色を識別して、判定します！見た目がほぼ同じため類似の異品を検出します！
自動車、バス、飛行機などの座席シートは仕様違いによりデザインが変わったり、サイズが変わったりしますが、内部の部品もグレードにより変わってきます。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】 DeepSkyを用いた評価を行いました。左はアノテーション画像（検出したい部分を覚えさせる教師画像） 右は検査結果画像です。今回は外部流出できないワークであったため弊社では模型を使用し、アノテーション方法のご提案となりました。こちらでは現在 導入検討のため、デモ機の無料レンタルサービスでお試しいただいています。デモ機は数に限りがありますので予約状況によってはお待たせする場合もあります。 ご予約はお早めにお願い致します。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：DeepSky 視野範囲：100 x 80mm 検査対象の最小サイズ：5mm 検査個所数：4ヶ所（ラベル8） 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：450mm 照明：室内蛍光灯
背面タッカー・全面扉色・ペラ・内部ラベル・ビス有り無し・ユリアネジ・連結部、バンポン部実装についての検査です。
キャビネット製造工程に画像検査を使用して人員削減、業務効率化のため複数の項目に於いて画像検査の評価依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ」機能・「指定色の有無検査」機能を使用することにより20カ所の違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）をそれぞれの項目、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：EasyInspector710 視野範囲：様々な視野範囲 検査対象の最小サイズ：2mm 検査個所数：20ヶ所 カメラ解像度：500万画素GigE レンズ焦点距離：25mm レンズと製品との距離：1200mm 照明：直線蛍光灯など 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【指定色の有無】で検査できます。
発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。
今も昔も、子供たちはカードゲームが大好きです。子供のころはカードを集めていたという方も多いのではないでしょうか？ 印刷メーカーの中にはカードゲーム用のカードを製造されているメーカーもあります。 梱包してしまえばどのカードが入っているのか分からなくなってしまいます。そのため発行したカードの記録を梱包前に弊社のEasyInspectorをご活用いただいています。 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1カ所、7文字の型式（カード番号）読み取りが0.19秒で可能でした。OCR Pro機能では二値化機能や辞書学習機能が備わっています。これまでの既存フォントだけではなくとも読み取りすることができます、しかし文字の線が途切れていた場合や隣接する文字がくっついている場合には読み取りが難しくなることもあります。どのくらいまで読み取りできるかについては弊社までお問合せください。
AI画像検査ソフトで重ねて積まれたガラスの枚数をカウントします。
ガラスなど可視性の高い、ハレーションするワークについて検査が難しいと考えている生産技術担当者もいらっしゃいます。弊社ではカメラやレンズ、照明などの検査可能な撮影方法も併せてご提案致します。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「輝度変化検査」機能を使用することにより積まれたガラスの枚数を検証し0.04秒で判定ができました。黒い部分を検出し、正しく枚数をカウントすることができました。はっきりと光が当たっていない場所については正確な判定（明度の違いの検出）ができません、こちらの案件も照明が重要になる事例です。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector300 検査個所数：1ヶ所
長方形や正方形のロゴマークの張り付け間違いを検出します！
様々なメーカーでロゴマークを張り付ける作業があります。長方形や正方形のロゴマークはうっかり反転し張り付けることは頻繁に起こりうるミスです。御社にとって重要であるロゴをデザイン性高く美しく出荷できるよう弊社は画像検査で応援します。 【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1カ所のラベル張り間違いを3.56秒未満で判定することができました。頂いた「OK」画像と「NG」画像は視野範囲、明るさ、明るさ方向等が 異なっていた為、「ズレ補正」機能や「色判定許容範囲」の設定を調整致しました。 実際の運用時には検査環境を整えて頂く必要があります。 （カメラ位置、向きの固定、照明位置、強さの固定、検査品設置位置固定 等） 【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。
AI画像検査ソフトで大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルの検査を行います！
自動車メーカーにおいて、設置するパネルには多くの穴がありますが、類似品のパネルがあるため、1つでも穴の有無や位置に問題があると、製品として成り立たないことから、画像認識機能を使用することを検討しました。 【検査設定と検査結果】 大きい穴が2箇所、小さい穴が27箇所あるパネルを視野範囲に入れ、穴の大きい箇所はEasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、穴の「ピンク色」を検出させる設定にしました。穴の小さい箇所は「傷ブツ検査」機能を使用して、白ブツを検出する設定にしました。穴自体は、バックライト照明を使用することにより、はっきり写し出され、穴の位置が50mmずれていても正確に検査することができました。画像右の赤い色が穴を検出した部分を表示しています。
製造工程内のシールの貼り忘れ検査をAI画像検査ソフトで自動化します！
自動車メーカーの製造過程で貼るシールは、貼り忘れや、張りミスがあると、出荷が遅れたりします。そこで、目視よりも画像処理の方が、効率よくできるのではと考え、弊社に依頼がありました。 【検査設定と検査結果】 画像送付での検証です。EasyInspectorの「色比較検査」の「指定色の有無検査」機能を使用して、2箇所の検査枠の中にシールの色があるかどうかを検証しました。上下のシールが被らないように検査枠を指定し、その中から指定色を検出することができました。 【使用したソフト】 使用ソフト：EasyInspector310 検査対象の最小サイズ：約30mm x 30mm 検査個所数：2ヶ所
AI画像検査ソフトで自動車用部品の塗装ミスによるブツ不良を検出して判定します！
自動車用部品などを塗装後に検査する際に、塗装ミスによるブツがついていて不良品を出荷することがありますが、そのブツを画像検査で検出できるようにしたいと考えました。自動車部品メーカーでは、このような塗装後の不良検査は製品を組み立てる上で重要視されていたので、正確性を求めるために画像処理の導入を検討しました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「傷ブツ検査」の機能を使用して、周囲のピクセルと比べて明るいピクセルを検出する検査枠と、暗いピクセルを検出する検査枠を同じ位置に設置し、どちらに映っても検知できるような設定をしました。背景が縞模様の場合も、設定を変更することにより、1mmサイズのブツを検出することができました。
デジタルメーターで表示される数字やアルファベット文字を読み取りします！
電子・電気機器メーカーで使用されるデジタルメーターで表示される数字やアルファベット文字は7セグメント式メーターがほとんどです。その数字や文字をPC内で読み取ることができるソフトを必要としていました。 【検査設定と検査結果】 EasyInspectorの「OCR Pro」の機能を使用し、読み取りたい「C・H・K」の3文字のアルファベット文字を、1文字ずつ学習させます。表示形式が限られている分、似通った文字を認識してしまう場合もありますが、再度感度を設定し学習させることで、正しく文字を認識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：160mm x 200mm 検査対象の最小サイズ：1文字約30mm x 50mm 検査個所数：3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180mm 照明：記録なし 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。
印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題をスカイロジックのAI画像検査ソフトが解決します！
商品説明などのラベル製造業界では、一度に何枚ものラベルを印刷することで生産性をあげています。一方、印字する際に印字の欠け・カスレや、黒点による不良を出荷するという問題も発生していました。この不良出荷は多くのラベル製造会社が抱えている問題でもありますが、改善する手段として画像処理ソフトを使用しました。 【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、1つのラベルに3つの検査枠を設けて印字の欠け、カスレ、黒点の合否基準値を設定し、複数個所のNG部分を検出します。上の画像では、カスレの部分（NG）が赤く表示され、OK部分はそのままの表示となっています。 【使用したソフトと機器】 使用ソフト：EasyInspector710 視野範囲：60x 70mm 検査対象の最小サイズ：約5mm 検査個所数：3ヶ所 カメラ解像度：130万画素 レンズ焦点距離：35mm レンズと製品との距離：約360mm 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。
超硬合金メーカー様からの依頼で噴射している水の角度の検査を無料評価しました。
送付画像による判定テストです。鮮明に検査対象を撮像できれば、ほとんどの場合検査が可能と言えます。 【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により1カ所の角度を計測し0.09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
製品ラベルの型式と注意事項の記載が誤っていないかをAI画像検査ソフトで検査します！
製品のラベル表示で型式だけが違うという検査です。細かい部分の相違は目視の確認では見落としがちです。 ラベルに関する検査は、シリアル番号などをOCR機能で読み取り、記録していくものも多いですが、型式などの一部が間違いないかの検査をする運用も多くあります。 今回は型式と注意事項の記載が誤っていないかの検査で、メール送付いただいた画像での判定でした。 【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2カ所の違いを検出し、見た目の似通ったラベル表記が正しいか見分けることを0.10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：EasyInspector300 検査箇所：2ヶ所 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【指定色の有無】で検査できます。
AI画像検査ソフトで製品に張り付けられてるラベルの２次元コードが正確か確認する検査を行います！
型式が似ているパッケージの製品にラベルの貼り間違いがあるとそのまま出荷される事故が発生したとのこと、流れ作業で複数の型式を製造する多くの場合 外観検査システムが活躍しています。 【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を1秒未満で判定することができました。色判定許容範囲は、69に設定しました。上の画像右のようにマスターとの違いを赤く検出しています。 【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【マスター画像との比較】で検査できます。
製品パッケージのデザインの違い、同一のデザイン基材の違いをAI画像検査ソフトで判定します！
食品などのパッケージデザインはキャンペーンなどの展開でパッケージの小さな部分表示が変わったり色が変わったりするものをよく見かけます、よく似ているデザインのため包装パッケージを間違って出荷する事例があったとのことでお困りでした。今回はデザインの違い、同一のデザイン基材の違いを判定致しました。 【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撮像画面全体１枠のデザイン違いを検出し、見た目の似通った類似品（異品）を50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：EasyInspector710 視野範囲：A4サイズ 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：弊社スキャナー 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セグメンテーション機能で作業効率向上・品質安定・コスト削減を実現します！
AI汎用外観検査ソフト『EasyInspector2』https://skylogiq.co.jp/index.php/products/indus-ei2/ に新たに「AIセグメンテーション」機能が追加されました。 「ＡＩセグメンテーション」機能は画像内でディープラーニングによるセグメンテーション（領域分割・画像のピクセル一つひとつに対してラベル付け）を行います。 指定した多角形の領域内で、セグメンテーションで検出されたピクセルの割合を計算し、合否判定を行います。 この機能は主に下記の用途で使用することができます。 ⚫ タンクの水位 ⚫ 金属加工面の面積や塗布面積 ⚫ 農作物の成長度（大きさ）の測定 ⚫ 写真内の病巣などの検出とその面積の測定 ⚫ シーラーや接着剤の塗布切れ確認 ⚫ 排出される煙の量の監視 AIセグメンテーション機能を使って判定することで - 作業効率の向上：目視検査に比べて大幅な時間短縮が可能 - 品質管理の精度向上：人為的なミスを減らし、品質安定化を実現 - コスト削減：人件費削減、不良品の発生抑制によるコスト削減 を実現します。
AI導入で最初に立ちはだかる“訓練データ”の重要性について説明します。
AI（ディープラーニング）を活用した画像認識・検査システムを導入する際、しばしば「訓練データはどれくらい必要か？」という問いにぶつかります。結論を先に言えば、答えは「決まりきった数字はない」が、導入成功のカギは「良いデータを適切に使うこと」にあります。 本記事では、訓練データの意義と活用法を以下のように解説しています： ・訓練データ／検証データ／評価データの役割分担 ・データの偏りを防ぐ設計 ・必要なデータ量は“変動要因”次第 ・ラベル精度とアノテーション設計 ・運用後の継続メンテナンス ※詳しくは関連リンク（ブログ）をご覧ください。
