更新日： 集計期間:2026年09月16日～2026年10月13日
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切削加工面の外観検査｜傷・びびり・むしれの見分け方
切削加工面の検査では、傷、むしれ、変色は2Dで見えることが多く、びびり（周期的な波模様）の深さ、バリの高さ、面の粗さの違いは3Dが要ります。加工面は光沢と筋目で光り方が変わり、正常な工具跡と不良の区別が難しいため、光の向きを替えて撮る考え方が基本です。 【ポイント】 ■傷、むしれ、変色は2Dで、びびりやバリの高さは3Dで見ます。 ■加工面の筋目の向きで、光り方が変わります。 ■正常な工具跡と不良の区別を、数字で決めておきます。 ※くわしい解説は、関連リンクの技術ノートと、ダウンロード資料をご覧ください。
車載 内装用 各種スイッチやボタンに！バリ検査をしたいなどの用途に好適
当社で取り扱う、外観検査装置『AKIRA』を用いた バリ検査についてご紹介いたします。 設定された数値データより、長さでバリを判定し検査。 ご用命の際は、お気軽に当社までお問い合わせください。 【特長】 ■設定された数値データより、長さでバリを判定し検査する ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
車載 内装用 各種スイッチやボタンに！自動検査を行いたいなどの用途に好適
『AKIRA』は、製品をセットするだけで自動検査できる 外観検査装置です。 作業者が検査ステージに製品をセットするだけで 自動検査を行うことが可能。 ご用命の際は、お気軽に当社までお問い合わせください。 【特長】 ■作業者が検査ステージに製品をセットするだけで自動検査を行う ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
夜間や少人数体制でも安定した検査品質を維持し、検査負担の軽減に貢献する外観検査装置
製造現場では、夜間や少人数体制で検査を行う場面も多く、検査工程の負担が大きくなる場合があります。 人員が限られる中での検査は、作業負荷の増加や見逃しリスクの増大につながる可能性があります。 DDSPRシリーズでは、画像処理技術と最適な照明により、シャフト表面のキズ・打痕・汚れを安定して検出します。 目視検査の代替、または補助として導入することで、人員に依存しない安定した検査体制の構築が可能です。 これにより、 ・少人数でも安定した検査品質の維持 ・夜間や長時間稼働における検査負担の軽減 ・検査工程の省人化 に貢献します。 ***************************************************** サンプルワークをお預かりして撮影トライも可能です。 検査対象ワークについてお気軽にご相談ください。 *****************************************************
2種類のX線管搭載で、自動車部品の品質管理をサポート
自動車部品業界では、製品の安全性と信頼性を確保するために、部品の内部構造を詳細に検査することが重要です。 特に、金属疲労や異物混入、接合部の不良などは、製品の性能低下や事故につながる可能性があります。 《 FF35 CT 》は、新開発の160 kVナノフォーカスと225 kVマイクロフォーカスのデュアルチューブ構成により、高分解能での検査を実現し、これらの課題に対応します。 【 活用シーン 】 ■ 自動車部品の内部欠陥検査 ■ 試作品の品質評価 ■ 量産品の抜き取り検査 ■ 故障解析 【 導入の効果 】 ■ 非破壊検査による部品の品質向上 ■ 故障原因の早期特定による開発期間の短縮 ■ 製品の信頼性向上による顧客満足度の向上
推論AI処理能力！IA 10.1インチコンパクトオールインワンシステム
エッジAI検査は、特に卵農場、飲料の瓶詰め、食肉加工において、 高品質の基準と大量生産を確保するという点で、食品および 飲料業界にいくつかの利点をもたらします。 しかしながら、現状、生産ラインでは、モーターやコンベヤベルト からの衝撃や振動が絶えず発生することが多く、時間の経過とともに コンポーネントが損傷したり、コネクタが外れたりする可能性、 また多くの工場の濡れた環境は、システムの安定性と寿命にリスク をもたらします。 工場環境向けのAI画像検査システムを作成する解決策の1つとして、 Neousys Technology社(台湾)の防水パネルエッジAI PC「NRU-170-PPC」 をソリューションとして実装することが選択肢の一つに挙げられます。 【特長】 ■IP66防水 ■IFAKRA Z(GMSL2)または M12 カメラ コネクタ ■無線通信 ■IA 10.1インチコンパクトオールインワンシステム 詳細に関しましてはPDFファイルをダウンロード頂けましたら幸いです。 ご不明な点、ご質問等がございましたら、ご遠慮無くお問い合せ下さい。
良品の範囲を学習し、見る人による判断のばらつきを低減
自動車部品や量産部品の目視検査では、キズや打痕をどこまで許容するか迷う場面があります。見る人で判断が変わると、後工程の確認や品質管理の負担も増えます。 『Gemini eye』は、良品を学習し“いつもと違う”箇所を検出する外観検査AIです。 少量の良品データから検討でき、不良品を大量に集める必要はありません。ナットの打痕、ベアリングの錆び、ゴム部品の切り傷などに対応。異常箇所はヒートマップで表示され、どこを不良と判断したかを現場で確認できます。判定結果は画像・数値・グラフでも確認でき、検査基準の共有や教育にも有効です。未知不良の検出に加え、既知不良の種類別表示にも対応。撮像機器の選定から検査装置まで相談でき、既存の目視検査の補助から自動化まで段階的に検討できます。ライン条件や対象物に合わせた運用まで見据えて提案します。 【特長】 ■良品のみでAI学習が可能 ■キズ・打痕・錆びなどを検出 ■異常箇所をヒートマップ表示 ■撮像機器・検査装置まで提案 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
木目や色味の違いを許容し、表面キズ・汚れを検出
木板や住宅建材の外観検査では、木目や色味の違いは良品として残したい一方で、表面キズや汚れは見逃せません。木目まで不良として拾ってしまうと、確認工数や手直し判断が増えてしまいます。 『Gemini eye』は、良品を学習し、“いつもと違う”箇所を検出する外観検査AIです。 少量の良品データから検討でき、不良品を大量に集める必要はありません。木板のキズなど、自然な個体差がある対象でも、良品の範囲を保ちながら外観不良を検出します。異常箇所はヒートマップで表示され、どこを不良と判断したかを現場で確認可能。判定結果は画像・数値・グラフで見られ、検査基準の共有や品質確認の説明にも役立ちます。未知不良の検出に加え、既知不良の種類別表示にも対応可能。撮像機器の選定から検査装置まで相談でき、目視検査のばらつき低減や自動化を検討できます。 【特長】 ■木目・色味のばらつきに対応 ■表面キズ・汚れなどを検出 ■異常箇所をヒートマップ表示 ■撮像機器・検査装置まで提案 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
歯車・焼結部品の外観検査｜欠け・打痕・バリの見方
歯車・焼結部品の外観検査では、歯先の欠け、歯面の打痕、バリ、焼結体に出やすい角の欠けや表面の巣を見ます。欠けは輪郭の不足として2Dで見えますが、打痕やバリの高さは3Dが向きます。焼結面のざらつきと、歯面の光沢が同居するため、面ごとに撮り方を分ける発想が要ります。 【ポイント】 ■欠けは輪郭の不足で、2Dでも見えます。 ■打痕とバリは、深さや高さを見るなら3Dが向きます。 ■ざらつく面と光る面は、撮り方を分けて考えます。 ※くわしい解説は、関連リンクの技術ノートと、ダウンロード資料をご覧ください。
