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ソフト(写真撮影) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

1~7 件を表示 / 全 7 件

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【AI画像検査事例】電池の向きの検出

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。

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【AI画像検査事例】光沢のある金属板のキズを判定

AI画像検査ソフトで金属板のキズを検出します!

伸銅メーカーさまからのお問合せで金属板のキズの検出をテストします。写真をいただいての検証です。薄さ1mm程度の薄さの銅板がトイレットペーパーのように巻き取られている中、圧延機で圧延中のキズを検知するため、部分的に検査したいタイミングで低速で撮影しながら検査するか、ラインを止めて撮影し、検査することをご検討でした。 第一段階の簡易無料評価ではキズ部分を検出することはできていますが、画像上にあるキズ以外の白色を誤検出しており、区別できていない状態です。照明を工夫してなるべく広い範囲を均一に照らすことができれば検査はできそうです。頂いた画像を「教師データ」として学習し、処理した結果です。教師データ画像ですので精度高く判定ができています。数字はAIの自信度数%「認識点数」と言います。 【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

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【AI画像検査事例】】噴霧の良悪の検査

目視で行う噴霧の良悪検査をAI画像検査ソフトで自動化します!

金属などの超硬素材メーカー様からのご依頼です。 噴霧の良悪(製品検査)の現状は撮影した噴霧写真、または、それを重ね合わせたものを目視で噴霧不良が確認されている工程の検査を機械化したいと検討されていました。 【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カ所を0.49秒で検査することができました。 左の画像はマスター画像(設定画面)です。桃色の円を指定すると検査部分を設定できます。右の画像は設定画面です。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector 現行『EasyInspector2』colorパッケージ【傷・ブツ検出】で検査できます。

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【AI画像検査事例】金属塗装の検査

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。

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【AI画像検査事例】光沢のあるワークの検査

AI画像検査ソフトで光沢のあるドアの「傷」の検査を行います!

いただいた写真では撮影環境的に検査が難しく、簡易検査としては判定できましたが、光沢のあるワークの場合は特に照明とカメラ、レンズの設置など吟味する必要があります。 【検査設定と検査結果】 画像を9枚送付いただいてうち6枚を教師画像用としました。 6枚の画像を画像分割ソフトでそれぞれ 60 分割し、傷がある部分 23 枚を教師画像として 学習させました。 別の3枚をテスト用とし、こちらも 60 分割してから検査しました。 凹みも検出可能かトライしてみましたが検出できませんでした。 目で見て分かりにくい部分は学習が上手くできないことが理由として考えられ撮像環境次第で不良検出は出来ると思います。 【使用したソフト】 使用ソフト:DeepSky

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【AI画像検査事例】コネクタのグロメット

コネクタ内の4カ所のグロメットの有り無しを判定し、不良品流出を防ぎます!

自動機による外観検査を検討している電子部品メーカー様からメールにてお問合せをいただきました。 コネクタ内にグロメットが入っているワークで、コネクタ奥まで挿入されたか手の感触でわかりにくく、挿入不足品がお客様へ流出してしまう事故が発生してお困りでした。写真をいただいて簡易検証をしました。 【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4カ所のグロメットの有り無しが判定可能でした。 プラスチックロックの部分を検出して合否判定を出すこともできるかと思いますが、圧着端子(銀色部分)を検出させるほうが検査は安定するかと思います。運用方法で相談がありました斜めから撮影し、検査することも可能です検査タクトは0.16秒でした。 【使用したソフト】 使用ソフト:EasyInspector710(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】食品の毛髪混入

冷凍食品に混入した毛髪を検出し判定します!

食品メーカーでは毛髪の混入は大きな事故になりかねます。食品や生もののお問合せでは画像を送っていただく方法でお願いすることがあります。その場合検出したい部分(不良)をはっきり撮影できるように照明やピントを調整した写真を頂けたら検証できます。今回は冷凍食品に毛髪を乗せた画像を送付いただきました。 【検査設定と検査結果】 冷凍食品のパターンでは検出結果が良好でした。冷凍状態であれば全体的に白っぽく写っており、黒い毛髪とコントラストが良く取れているためと予想しております。 ただ常温状態でも、単純に教師画像を増やしていけば検出できるようになる可能性はあると考えています。教師画像、学習ステップを増やすことで、追学習して精度が上がることがDeepSky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ヶ所画面全体から毛髪を見つける

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